本文選題：互聯(lián)電力系統(tǒng) + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2017年11期

【摘要】：針對(duì)區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)受到風(fēng)電及負(fù)荷擾動(dòng)后,系統(tǒng)頻率會(huì)出現(xiàn)大幅度波動(dòng)的問題,提出一種基于云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)逆系統(tǒng)的多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)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(chǔ)上,建立計(jì)及多區(qū)域有功輸出的互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率控制模型。采用自適應(yīng)逆控制有效解決系統(tǒng)響應(yīng)和擾動(dòng)抑制的矛盾。將云模型引入自適應(yīng)逆系統(tǒng)構(gòu)建云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器。利用云模型在處理模糊性和隨機(jī)性等不確定性方面的優(yōu)勢,進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)能力。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)逆系統(tǒng)不僅可以得到好的動(dòng)態(tài)響應(yīng),還可以使風(fēng)電及負(fù)荷引起的擾動(dòng)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(xué)電氣工程學(xué)院工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2016203006)~~
【分類號(hào)】：TM712;TP183

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本文編號(hào)：1737900