基于非线性预测控制算法的发电机励磁与快速汽门协调控制

在非线性预测控制理论的基础上,提出了基于多目标方程的综合预测模型。采用发电机功角和机端电压输出方程为预测模型对各状态变量进行预测,在线滚动优化求出含有预测信息的励磁与快控汽门协调控制规律。通过建立预测模型方式,较好地解决了发电机状态方程非线性、时变的问题;通过对多目标系统综合求解,实现发电机组励磁与快速汽门系统的相互关联、协调控制。对单机无穷大系统的计算机仿真结果表明,采用此算法提高了系统的暂态稳定性和电压稳定性,增强了系统在故障后的动态品质。

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 .

不确定微分代数系统的多指标非线性鲁棒自适应控制方法

针对含不确定因素的多输入多输出微分代数系统,提出一种多指标非线性鲁棒自适应控制方法(multi-index nonlinear robust adaptive control,MINRAC),并将其应用于汽门开度与发电机励磁的协调控制上。数字仿真表明:在系统参数不确定和存在外部扰动的情况下,该方法能够使得系统的多个指标都运行在期望的工作点上而不发生静态偏移。对于不同类型的扰动,如有功功率阶跃,三相短路,该控制方法都能很好地镇定系统,并且能够消除机端电压偏差。与多指标非线性控制(multi-index nonlinear control,MINC)和多指标非线性鲁棒控制(multi-index nonlinear robust control,MINRC)相比,该文提出的方法能更好地兼顾系统的动静态性能。