本文選題：互聯(lián)電力系統(tǒng) + 神經網絡�。� 參考：《電力自動化設備》2017年11期

【摘要】：針對區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)受到風電及負荷擾動后,系統(tǒng)頻率會出現(xiàn)大幅度波動的問題,提出一種基于云神經網絡自適應逆系統(tǒng)的多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負荷頻率控制方法。在分析單一區(qū)域電力系統(tǒng)有功輸出特性的基礎上,建立計及多區(qū)域有功輸出的互聯(lián)電力系統(tǒng)負荷頻率控制模型。采用自適應逆控制有效解決系統(tǒng)響應和擾動抑制的矛盾。將云模型引入自適應逆系統(tǒng)構建云神經網絡辨識器。利用云模型在處理模糊性和隨機性等不確定性方面的優(yōu)勢,進一步提高神經網絡的辨識能力。仿真結果表明,所設計的云神經網絡自適應逆系統(tǒng)不僅可以得到好的動態(tài)響應,還可以使風電及負荷引起的擾動減小到最小。
[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.
【作者單位】： 燕山大學電氣工程學院工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室;
【基金】：河北省自然科學基金資助項目(F2016203006)~~
【分類號】：TM712;TP183

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本文編號：1737900