可控串补自适应模糊阻尼控制策略研究

早期的模糊控制器设计,主要依赖于专家经验,而且只是采用近似推理的方法。针对可控串补非线性系统,设计了一种直接自适应模糊控制器。建立模糊控制器逼近误差和控制器参数之间的线性关系,用Lyapunov稳定性理论设计参数的自适应律,不仅调节模糊规则结论参数,同时调节隶属函数的参数。将该控制策略应用于含可控串补电力系统中,提出可控串补自适应模糊阻尼控制器的设计方法。仿真表明该控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,提高了系统的稳定性。

基于模糊神经网络的可控串补控制策略

目前已运行的可控串补(TCSC)工程都是采用常规的控制策略,采用各种先进控制策略比如非线性控制策略、智能控制策略能使TCSC的作用得到最大限度的利用.设计的TCSC模糊神经网络控制系统采用TCSC当地测量的频率增量及功率增量作为模糊控制的输入,用一种神经网络模拟模糊推理机的知识模型和推理模型,采取误差反传的方法依据输入量的值和系统当前的状态来设计调整神经网络的连接权值以及隶属度函数的参数,从而调整模糊控制规则和量化因子.通过对系统处于不同运行点受到不同干扰下的仿真,表明所设计的TCSC模糊神经网络控制系统具有良好的鲁棒性.