改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制
发布时间：2021-07-11 09:02
大部分舰船电力系统控制方法只能完成电力系统的基础控制任务,没有考虑电力系统状态控制,造成控制后电压稳定性较差的问题。因而,设计改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制方法。引用改进神经网络设计状态诊断网络,完成舰船电力系统状态诊断。设计模糊滑膜变结构控制器为容错控制器,引用模糊控制技术控制电力系统中电流与电压的变化,实现对舰船电力系统的稳定性控制。通过测试对比可知,此方法与原有2种控制方法相比,此方法完成控制后的输出电压更加稳定。综上可知,改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制更适用对电力系统的状态进行控制。
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(14)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
船舶电力系统稳定性容错控制框架Fig.1Faulttolerantcontrolframeworkofshippowersystemstability
?本文采用改进神经网络[2]建立船舶电力系统稳定性检测网络，完成对舰船电力系统状态与性能的诊断。a(x1)a(x2)···a(xi)···a(xn)a(xm)xmmxmxnna(q)qo设定电力系统稳定性诊断网络结构如图2所示。当电力系统处于x时刻，判定网络中输入的电力信号分别为，，，，，，其中为网络中的m维向量，是时刻个传感器网络所输出的电力信号。此判定网络的输入为时刻到时刻电力系统输出的信号，也就是网络输入个数为，输入为时刻的个电力设备的预测输出。图2电力系统稳定性诊断网络结构Fig.2Powersystemstabilitydiagnosisnetworkstructurex+ijw(t)使用上述电力系统稳定性诊断网络，对电力系统的状态进行判定。设计反馈校正计算环节，提升电力系统判定结果的可靠性。假设当检测时间为时，通过在判定网络中的时刻获取的实时判定网络输入信息进行稳定性校正，将上述两数据设定为闭环控制的形式，以此较少判定中的误差值，则校正误差可表示为：w(t)=a(x+i)a(j)，(1)对诊断误差校正后，x+i时刻判定网络的输出结果为：a(x+i)=a(x+i)+w(t)，(2)通过上述设计，对船舶电力系统的状态进行判定，并将获取的判定结果作为容错控制的数据基矗1.2设计舰船电力系统容错控制器设计舰船电力系统容错控制器，对完成判定的船舶电力系统状态展开控制。本文设计的控制器为模糊滑膜变结构控制器[3]。在此控制器中包含切换函数p以及变化函数v作为此控制器的输入部分，设计此控制器的目的为使滑变函数趋近于0。为保证此控制设计的有效性，设定电力系统的数学模型如下：
容错控制方法进行组合，至此，基于改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制方法设计完成。2测试分析上文完成了基于改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制方法的设计部分，为证实此方法在实际环境中的可行性，设定测试环节对上述方法展开测试与评定。2.1测试设计在此次测试中，将使用文中设计方法与原有的2种方法的使用效果进行对比。此次测试将以船舶电力系统的突发故障作为测试背景，测试目标电力系统如图3所示。图3船舶测试电力系统Fig.3Shiptestpowersystem在此电力系统中，模拟突发电力系统故障，使用文中设计方法与原有的2种方法对上述状态进行控制，对比上述3种方法对突发故障的控制后的系统稳定性。基于电力系统的稳定性是一种虚拟的没有实际含义的对比对象，因而，在此次测试中，采用对比电力系统的输出电压波动体现其系统的稳定性。2.2测试结果通过上述测试结果可知，文中设计方法与原有2种控制方法相比，其控制后的电力系统稳定性更佳。原有方法控制后所输出的电压呈缓慢的递减过程，不会对系统中的其他设备造成电压负担。原有方法1控制后输出电力下降幅度过大，会大几率发生二次故障，不利于电力系统的稳定性。原有方法2在使用中会对电压展开控制，但电压下降幅度依旧过于迅速，对电力系统会造成影响。综上可知，文中设计的容错控制方法使用效果优于原有2种方法。图4测试结果Fig.4Testresults3结语针对原有控制方法的不足,在此次研究中设计可对电力系统状态进行控制的容错方法。在日后的船舶电力系统控制中，不仅要保证对故障的控制能力，也要提高电力系统在控制后的系统稳定性，不对电力系统中的其他设备造成二次伤害。采用这种控制方?
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能技术在电力系统自动化中的应用[J]. 卢珊. 工程技术研究. 2019(15)
[2]舰船综合电力系统分析技术研究现状与展望[J]. 王守相,孟子涵. 中国舰船研究. 2019(02)
[3]基于改进支持向量机的船舶电力系统稳定性容错控制研究[J]. 张爱群. 舰船科学技术. 2019(02)
[4]考虑静态电压稳定的舰船电网多目标故障恢复决策[J]. 蒋燕君,张彦魁,许森,张瑞. 电力系统保护与控制. 2018(21)
本文编号：3277781
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(14)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
船舶电力系统稳定性容错控制框架Fig.1Faulttolerantcontrolframeworkofshippowersystemstability
?本文采用改进神经网络[2]建立船舶电力系统稳定性检测网络，完成对舰船电力系统状态与性能的诊断。a(x1)a(x2)···a(xi)···a(xn)a(xm)xmmxmxnna(q)qo设定电力系统稳定性诊断网络结构如图2所示。当电力系统处于x时刻，判定网络中输入的电力信号分别为，，，，，，其中为网络中的m维向量，是时刻个传感器网络所输出的电力信号。此判定网络的输入为时刻到时刻电力系统输出的信号，也就是网络输入个数为，输入为时刻的个电力设备的预测输出。图2电力系统稳定性诊断网络结构Fig.2Powersystemstabilitydiagnosisnetworkstructurex+ijw(t)使用上述电力系统稳定性诊断网络，对电力系统的状态进行判定。设计反馈校正计算环节，提升电力系统判定结果的可靠性。假设当检测时间为时，通过在判定网络中的时刻获取的实时判定网络输入信息进行稳定性校正，将上述两数据设定为闭环控制的形式，以此较少判定中的误差值，则校正误差可表示为：w(t)=a(x+i)a(j)，(1)对诊断误差校正后，x+i时刻判定网络的输出结果为：a(x+i)=a(x+i)+w(t)，(2)通过上述设计，对船舶电力系统的状态进行判定，并将获取的判定结果作为容错控制的数据基矗1.2设计舰船电力系统容错控制器设计舰船电力系统容错控制器，对完成判定的船舶电力系统状态展开控制。本文设计的控制器为模糊滑膜变结构控制器[3]。在此控制器中包含切换函数p以及变化函数v作为此控制器的输入部分，设计此控制器的目的为使滑变函数趋近于0。为保证此控制设计的有效性，设定电力系统的数学模型如下：
容错控制方法进行组合，至此，基于改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制方法设计完成。2测试分析上文完成了基于改进神经网络的舰船电力系统稳定性容错控制方法的设计部分，为证实此方法在实际环境中的可行性，设定测试环节对上述方法展开测试与评定。2.1测试设计在此次测试中，将使用文中设计方法与原有的2种方法的使用效果进行对比。此次测试将以船舶电力系统的突发故障作为测试背景，测试目标电力系统如图3所示。图3船舶测试电力系统Fig.3Shiptestpowersystem在此电力系统中，模拟突发电力系统故障，使用文中设计方法与原有的2种方法对上述状态进行控制，对比上述3种方法对突发故障的控制后的系统稳定性。基于电力系统的稳定性是一种虚拟的没有实际含义的对比对象，因而，在此次测试中，采用对比电力系统的输出电压波动体现其系统的稳定性。2.2测试结果通过上述测试结果可知，文中设计方法与原有2种控制方法相比，其控制后的电力系统稳定性更佳。原有方法控制后所输出的电压呈缓慢的递减过程，不会对系统中的其他设备造成电压负担。原有方法1控制后输出电力下降幅度过大，会大几率发生二次故障，不利于电力系统的稳定性。原有方法2在使用中会对电压展开控制，但电压下降幅度依旧过于迅速，对电力系统会造成影响。综上可知，文中设计的容错控制方法使用效果优于原有2种方法。图4测试结果Fig.4Testresults3结语针对原有控制方法的不足,在此次研究中设计可对电力系统状态进行控制的容错方法。在日后的船舶电力系统控制中，不仅要保证对故障的控制能力，也要提高电力系统在控制后的系统稳定性，不对电力系统中的其他设备造成二次伤害。采用这种控制方?
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能技术在电力系统自动化中的应用[J]. 卢珊. 工程技术研究. 2019(15)
[2]舰船综合电力系统分析技术研究现状与展望[J]. 王守相,孟子涵. 中国舰船研究. 2019(02)
[3]基于改进支持向量机的船舶电力系统稳定性容错控制研究[J]. 张爱群. 舰船科学技术. 2019(02)
[4]考虑静态电压稳定的舰船电网多目标故障恢复决策[J]. 蒋燕君,张彦魁,许森,张瑞. 电力系统保护与控制. 2018(21)
本文编号：3277781
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