基于HDP算法的SSSC神经控制器设计

传统的线性PI控制器在非线性系统的特定运行点有较好的性能,但在其他运行点它的性能会降低。应用启发式动态规划算法设计了静止同步串联补偿器(Static Series Synchronous Compensator,SSSC)的外部非线性最优神经控制器,总共包含3个神经网络;第一个为模型网络,它的主要作用是模拟系统的输入输出动态特性;第二个为神经网络为评价网络,它的主要作用是评价动作网络给出控制量的好坏;第三个为动作网络,它的作用是产生控制量;这三个为神经网络互相协作,从而得到最佳的控制序列。在Matlab/Simulink动态仿真环境中搭建了含SSSC双机电力系统的仿真模型,并对线路阻抗的调节过程和电容电压的变化过程进行了仿真,与传统的PI控制器相比,具有响应快、超调小的特点。

无变压器SSSC的模型及控制方式研究

针对静止同步串联补偿器(SSSC)系统应用中配备耦合变压器存在的损耗、体积以及成本等问题,基于级联H桥多电平逆变器的拓扑结构,提出了一种无需耦合变压器的SSSC系统结构。对无变压器SSSC的拓扑结构进行了介绍,在d-q旋转坐标系下建立了SSSC的动态模型,并对恒电压、恒阻抗、恒功率3种控制方式进行了详细的理论推导,提出了一种简单有效的控制策略。最后针对恒电压控制方式搭建了Matlab/Simulink仿真模型,实验结果证明了该模型及控制策略的可行性。

开关磁阻风力发电系统最大功率追踪策略研究

以获得最大风能为目的,将开关磁阻发电机应用于风力发电系统的最大功率追踪策略研究中。设计了一个6相12/10开关磁阻电机的风力发电机系统模型,该模型在开关磁阻电机与整流器中间加入了恒阻抗控制电路。详细阐述了该风力发电系统如何实现最大功率追踪算法。恒阻抗控制电路使最大功率算法更简便。该算法具有不再需要测风速的优点。通过实验证明,该系统能实现风能的最大利用。

电弧炉电极调节器的参数优化

通过对电弧炉电极等阻抗调节控制算法的分析,给出了一种实用的PID参数优化方法。电极调节时系统将测量弧流与额定弧流进行比较并计算出当前PID调节的增益系数和变积分常数进行调节。该方法是一种简单、实用的控制方法。结果表明该方法满足了电弧炉炼钢对电极调节的要求,使三相电极更平稳地工作在平衡区内,有效地降低了能耗和电极消耗。