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基于模糊神经网络的发电机励磁控制器的研究

在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN  (本文共6页) 阅读全文>>

广西大学
广西大学

基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制研究

发电机励磁控制系统是电力系统的重要组成部分,它能够起到保证电压质量,提高电力系统运行的稳定性等作用,因此励磁控制对整个电力系统的运行具有决定性的意义。本文将模糊控制和神经网络技术综合应用于发电机的非线性控制设计中,提出了一种新的励磁控制方案。论文在分析发电机励磁控制系统原理的基础上,推导并建立了以状态方程表示的单机—无穷大电力系统的非线性数学模型,重点把模糊控制与神经网络具体融合,建立了模糊RBF神经网络,并对所建网络采取行之有效的算法,实现了PID励磁调节器的参数按模糊RBF神经网络的控制决策在线自动调整的智能控制。最后,对所设计的模糊RBF神经网络PID励磁控制器进行了大量的仿真测试,并与常规PID励磁控制器进行综合比较,结果表明模糊RBF神经网络PID励磁控制方式具有优良的动态品质和控制效果,较强的鲁棒性和适应性,在系统扰动和故障情况下能很好地维持发电机的运行特性和稳定性。  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

基于模糊神经网络的发电机组励磁与汽门协调控制研究

随着我国电力工业的迅速发展,超高压电网的逐步形成,电力系统的结构日益复杂,对电力系统控制的要求也越来越高。发电机组的励磁控制和汽门控制作为改善和提高电力系统稳定性经济而有效的措施正受到了人们的普遍关注。但是仅靠其中某一种控制手段不仅不能从根本上提高电力系统的稳定性,而且也不能达到我们预期的控制效果。因此将发电机组的励磁控制和汽门控制相互结合从而实现励磁与汽门的协调控制对于电力系统的稳定运行具有较大的实践意义。论文在对发电机组励磁与汽门协调控制已有的研究成果分析的基础上,设计了一种基于模糊神经网络的发电机组励磁与汽门协调控制器,该控制器将模糊控制理论与人工神经网络相互结合,充分发挥模糊控制和人工神经网络两者之间的优势,使得所设计的励磁与汽门协调控制器具有较好的控制效果。论文的主要内容:结合线性二次型最优控制理论设计出发电机组励磁与汽门协调控制器,对单机无穷大系统进行了仿真,验证了所设计的最优励磁与汽门协调控制器不但可以较好地提高系...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于粒子群优化的模糊神经PID的发电机励磁控制研究

发电机励磁控制系统是电力系统的重要组成部分。它能够起到保证电压质量,提高电力系统运行的稳定性等作用,因此励磁控制对整个电力系统的运行具有决定性的意义。目前,国内外学者将PID控制与智能控制理论中的模糊控制结合起来,扬长避短,研究出了多种模糊PID励磁控制器。但一般模糊控制器各参数一旦确定后就无法改变,从而不能自动适应系统参数的变化,需要进一步改进。本文分析了发电机励磁控制规律的发展现状,在系统地学习模糊控制理论和神经网络控制理论及粒子群优化算法的基础上,针对同步发电机励磁控制系统被控对象的时变性以及非线性,采用了一种以模糊神经网络和PID神经网络串联结合的控制策略,并设计了模糊神经PID励磁控制器。该控制器融合了模糊控制、神经网络控制和常规PID控制各自的优点,既保持了PID控制简单、精度高的特点,又充分发挥了模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点。接着利用改进的粒子群优化算法对该模糊神经PID励磁控制器的相关参数进行优化,从而...  (本文共83页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

同步发电机励磁控制系统的智能控制方法研究

随着电力系统规模的日益扩大,保证系统运行的可靠性和稳定性,提供合格的电能质量和良好的动态品质具有极其重要的意义。同步发电机励磁控制系统是电力系统控制的重要部分,能够起到减小电压波动、平衡无功功率分配、提高系统抗干扰、维护系统运行稳定性等作用,因此对同步发电机励磁控制系统的优化研究对整个电力系统的运行都具有决定性的意义,具有较高的实用价值。本文在对发电机励磁控制系统已有研究成果的综合分析基础上,提出了应用模糊智能控制、神经网络控制及遗传优化算法设计发电机励磁控制器的新方案,将模糊和神经网络的优势互补,充分发挥各自的潜能,并利用遗传算法对模糊参数的优化能力,使所设计的励磁控制系统具有最优控制效果。该研究具有理论意义和较高的实用价值。根据模糊逻辑控制方式不依赖对象的数学模型,鲁棒性强,反应迅速,简单实用的特点,本文提出采用模糊智能控制来设计同步发电机的励磁控制系统,建立了基于模糊逻辑的励磁控制器,归纳出适合于发电机励磁系统的模糊控制规...  (本文共78页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
西安理工大学

基于遗传算法的水轮发电机模糊神经网络励磁控制器的研究

水轮发电机励磁控制器是电力系统中十分重要的控制设备,对保证电能质量起到至关重要的作用。日益复杂的电力系统使得传统的励磁控制方式已不能满足其控制要求,而蓬勃发展的智能控制理论和新型优化算法为解决这一问题提供了出路。本文首先介绍了水轮发电机励磁控制方式和软计算理论的发展,然后介绍了遗传算法的基本理论,针对基本遗传算法存在的“早熟”现象,介绍了一种遗传算法结合模拟退火的改进型遗传算法,改善了基本遗传算法的局部搜索能力。鉴于常规模糊神经神经网络励磁控制器设计方法中存在着初始模糊规则和输入输出隶属度函数难以确定以及模糊神经网络训练缓慢和难以达到全局最优等问题,利用遗传算法结合模拟退火的改进型遗传算法来设计模糊神经网络励磁控制器。首先利用改进型遗传算法得到控制器的初始模糊规则,并对得到的初始模糊控制规则进行过滤;然后利用改进型遗传算法对输入输出的隶属度函数进行优化;最后利用改进型遗传算法对得到的模糊神经网络进行训练。仿真结果表明,基于GA的...  (本文共78页) 本文目录 | 阅读全文>>