基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制

发布时间：2018-04-11 22:23

  本文选题：互联电力系统 + 神经网络　； 参考：《电力自动化设备》2017年11期

【摘要】：针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明,所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。
[Abstract]:In order to solve the problem that the frequency of regional interconnected power system will fluctuate greatly after wind power and load disturbance, a multi-area interconnected power system load frequency control method based on cloud neural network adaptive inverse system is proposed.Based on the analysis of the active power output characteristics of a single area power system, a load frequency control model of interconnected power system considering multi-area active power output is established.Adaptive inverse control is used to solve the contradiction between system response and disturbance suppression.A cloud neural network identifier is constructed by introducing cloud model into adaptive inverse system.The advantages of cloud model in dealing with uncertainties such as fuzziness and randomness are used to further improve the identification ability of neural networks.Simulation results show that the designed adaptive inverse cloud neural network system can not only obtain good dynamic response, but also minimize the disturbance caused by wind power and load.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室;
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2016203006)~~
【分类号】：TM712;TP183

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本文编号：1737900