相邻双交叉口的三级模糊协调控制算法分析

提出一种相邻双交叉口三级模糊协调控制的算法,并通过遗传算法对模糊控制器各参数的隶属度函数顶点进行优化,设计实现相邻双交叉口协调控制的三级模糊协调控制器。通过使用MATLAB7.1进行编写仿真程序,在不同到达率情况下进行仿真,并且与传统单交叉口模糊控制方法进行比较。仿真结果表明,三级模糊协调控制可以有效减少相邻双交叉口车辆的平均延误。

基于模糊混合进化算法的多个FACTS元件协调控制

针对多个FACTS装置的控制器之间存在的负交互影响,通过将模糊理论、协同进化算法和免疫算法相结合,提出一种模糊混合多目标进化算法求解FACTS元件的协调控制问题。在求解过程中,利用模糊集理论建立模糊多目标优化模型,确定整体的优化目标。采用协同进化算法对各FACTS元件控制器的参数进行种群划分,以克服常规进化算法在问题规模扩大时易于出现的早收敛现象。在优化过程中,结合多种群合作策略和免疫算法保持解的多样性,最终得到控制参数的Pareto最优解集。对静止同步串联补偿器与静止同步补偿器2种FACTS装置的控制器进行了协调设计,仿真结果表明,与常规进化算法相比,所提方法能同时实现影响分析与参数优化功能,且收敛快速,稳定性好。

变论域自适应模糊滑模多变量控制算法及其在单元机组协调控制中的应用

为有效地处理多变量复杂系统,提出了一种新型多变量模糊控制器的设计方法。通过分析滑模控制机理,综合变论域模糊自适应控制的思想,提炼出简化通用的规则库,规则数只是输入变量的线性函数,可在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数,使所构成的控制系统具有很强的鲁棒性、较好的自适应能力和较高的控制精度。最后用于对300MW 单元机组协调控制系统进行了仿真实验,结果表明即使在机组工况点发生大的变化或受到较大干扰时,被控系统仍具有快速的负荷适应性、良好抗扰动能力和很强的鲁棒性。

改进PSO的协调控制系统的模糊模型

更好地预测超临界机组协调控制系统的功率输出,关键在于建立精确的数学模型。采用基于数据的T-S模糊的建模方法,来解决系统的非线性特性。使用一种改进的粒子群算法对模型进行参数寻优,对系统的输出功率进行辨识,结果表明,模型训练较好,曲线跟踪能力强,得到的模型具有较高的精度。

基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制

讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数据完成遗传神经网络训练,并用神经网络代替模糊控制器对匝道系统进行控制。给出了神经网络结构和遗传算法流程,并结合宏观交通流模型进行系统仿真。仿真结果表明,与模糊控制相比,控制效果显著提高。

两相邻路口交通信号的协调控制

传统路口的控制算法大多研究单个路口的信号控制情况 .该文根据路口之间的相互关系 ,利用高阶广义神经网络及模糊推理提出了两个相邻交通路口的协调算法 .利用此算法设计的交通信号控制器 ,可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号 。

考虑用户满意度的风储直流微电网协调控制策略研究

为提高风储直流微电网用户侧用电的满意度,该文提出一种计及可靠性、舒适性和经济性在内的能量管理协调控制策略。该控制策略在分时电价基础上,针对联网自由、联网限流和孤岛3种运行状态,结合不同工况下的能量供需关系,分区域制定了一系列以可靠性为主的多向性运行控制目标、约束条件和控制策略,从而提高了直流微电网的运行效率。并在系统工况发生改变时,为了实现不同控制目标和控制策略间的可靠切换,采用联网和孤岛双模糊控制器在并/离网模式下完成工作模式的选择和切换。同时,针对联网和孤岛模糊控制器中15种工作模式复杂隶属度函数设计问题,在遗传算法的基础上,结合扰动观察法的思想,对双模糊控制器的隶属度函数进行了多级优化,从而简化了模糊控制器设计的复杂度并提高了能量管理系统的协调性。通过不同工况下的仿真和用户满意度评价表明,该文所提控制策略能够在保证系统高可靠性的前提下,在联网自由时提高用户的经济性,在联网限流和孤岛运行时提高用户的舒适性,从而在3种状态下均能提高直流微电网用户侧用电的满意度。

“双碳”背景下线间潮流控制器多目标协调控制策略

"碳达峰、碳中和"目标对考虑安全性和稳定性的电力系统低碳运行提出了更高要求,新能源的大规模接入容易引发电网潮流分布不均与机电振荡等问题.作为第3代柔性交流输电系统(FACTS)的代表性设备,线间潮流控制器(IPFC)具有强大的潮流调控、振荡阻尼和暂态稳定控制能力,但在不同工况下关注的主要目标不同,且目标间存在着矛盾关系.首先,基于改进相对增益矩阵(MRGA)理论,线性化含IPFC的系统状态方程,量化分析目标间的相互作用,选择附加控制器的叠加位置,削弱稳态调控与动态控制间的交互影响.其次,针对暂态过程,结合模糊逻辑理论设计了IPFC多目标协调控制器.最后,通过粒子群算法优化了控制器参数,在提高暂态稳定和小干扰稳定的同时,减少暂态过程中的潮流超调,增强了IPFC在不同系统运行工况下的协调控制能力,有利于解决"双碳"背景下电力系统负荷大、惯性低、波动随机所带来的能源传输消纳与安全稳定控制等难题.

协调控制系统设计新思路

通过对火电单元机组控制对象的复杂特性 (非线性、强耦合、大惯性 )的分析 ,指出常规协调控制系统难于实现自动控制的原因 ,提出了将智能解耦控制、状态参量控制和Fuzzy -PID复合控制技术结合起来应用 ,构造协调控制系统设计的新方案 ,并在实践应用中取得了满意的控制效果 ,表明了这些设计思路的有效性。

基于模糊模型的一类不确定非线性系统协调优化控制

以典型的不确定非线性系统——发电单元机组为例,提出了基于模糊模型的协调优化控制新方案。首先建立该系统的模糊状态空间模型,然后依据此模糊模型和极点配置技术设计了具有渐进跟踪性能的状态反馈控制器。针对此系统的非线性、参数时变、多变量耦合等特征所导致的极点配置最佳参数难以确定的问题,提出了基于改进粒子群算法(PSO)的多目标优化极点配置参数新策略,进而实现了系统的协调优化控制。仿真研究表明:依据该方法设计的协调控制系统在大范围工况下具有良好的调节品质、抗干扰能力和对参数变化的鲁棒性。

融合改进粒子群算法的模糊控制策略在汽包锅炉的应用

针对机炉协调控制中锅炉具有非线性、大延迟、大惯性等特点,设计了一种融合改进粒子群(PSO)算法的模糊优化控制器。引入惯性权重递减策略和模拟退火算法(SA),改善粒子群易陷入局部最优等缺点,对模糊控制器输入输出的量化因子寻优。将该控制策略应用到某电厂300 MW汽包炉协调控制过程,控制燃料量输出,消除外界负荷需求变化造成的汽压偏差。MATLAB仿真结果表明,改进后的模糊控制器性能更好,锅炉内部汽压达到稳定的时间更短,静态偏差更小。

基于双闭环模糊控制的有源电力滤波器

有源电力滤波器普遍采用双闭环控制。从双闭环协调控制的思路出发,通过对有源电力滤波器运行时内外环之间的相互耦合的研究,总结了双闭环PI参数协调控制的规律,并把总结的控制规律应用模糊控制的方式对有源电力滤波器进行控制。仿真结果和实验测试结果表明所述方法不仅使得直流母线电压在启动过程中的超调量很小,电压收敛速度快,而且发出的冲击电流很小,从而大大增强了系统运行的可靠性和直流母线电压的稳定性。仿真结果和实验测试结果表明,该方案能显著提高系统响应速度,并使注入电网的谐波电流达到IEEE519-1992的要求。

基于三级信息融合结构的多平台多雷达目标识别算法

为了解决多平台多雷达目标识别时空信息融合过程中存在的时效性不高,识别特征信息模糊和雷达识别结果高冲突等问题,提出了一种基于三级信息融合结构的多平台多雷达目标识别算法。一级特征融合中,基于模糊评判法解决了多特征识别信息模糊问题。二级空域融合中,基于DS融合规则和折扣融合规则,提出了以平均证据距离为阈值的自适应证据融合算法。三级时域融合基于多雷达序列信息,给出了时域自适应融合算法。仿真计算结果表明文中提出的融合结构能够在保证结果正确的同时,每个周期都能输出结果,时效性较之以往的融合结构有了明显改善。文中的自适应证据融合算法能够克服证据间可能存在的高冲突性,并且与采用折扣证据融合算法相比计算量显著减少。

双交叉口两级模糊协调控制算法的研究

基于城市交通智能控制研究课题的需要,提出了一种双交叉口的分级模糊协调控制算法和应用混沌优化自动调整隶属度函数的思想,依此设计了双交叉口的两级模糊协调控制器;应用MATLAB编写了仿真程序,对主次干道车流量相差悬殊和相近两种情况进行了实例仿真,并与传统控制算法进行了比较.仿真结果表明,分级模糊协调控制方法可以有效减少有主次干道之分的交叉口车辆的平均延误,对交通流量均衡的交叉口的控制效果,也比传统算法有显著提高.

多变量模糊控制系统的设计及仿真

采用遗传算法对一类以神经网络实现的多变量模糊控制系统进行建模 ,综合利用多种智能技术的优势 ,使控制系统的设计过程更为合理和智能化 ,保证各输出量间协调动作 ;同时考虑应用的特点 ,提出了一种新型的自适应遗传算法 ,它能够有效地改善在设计过程中的收敛性并提高收敛速度 .

全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用

在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上 ,提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素 ,根据分级并行控制思路 ,对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制 ,提高了系统的实时性 ,降低了系统的复杂性。采用 6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现 ,并利用已有数据对神经网络进行了学习训练 。

智能交通灯控制系统的研究与设计

主要研究交叉口的信号配时优化问题,将延误时间、停车率和通行能力3个优化目标消除量纲,建立单目标的模糊规划模型,运用遗传算法求解单交叉口信号灯的最佳配时方案。在此基础上,引入绿波协调控制模型优化相邻交叉口的配时方案,运用VISSIM软件检验优化结果。仿真结果与理论值贴合度极大,该方案能有效分配相邻交叉口的绿灯时间。