周期激励复数Duffing振荡系统的混沌特性和控制研究

针对二自由度周期激励下的复数Duffing振荡系统 ,讨论了系统的不动点、奇怪吸引子和混沌控制问题 ;应用Pyragas方法对复数Duffing振荡系统混沌进行控制 ,提出了一种非线性控制方法 ;推导了控制输入的函数表示 ,并针对不同的控制输入参数进行了数值计算 .数值结果表明 ,同传统的混沌控制法相比较 ,该方法具有控制过程简单、控制时间短的特点 ,并且通过选择合适的控制输入参数 ,可以有效地控制Duffing系统的混沌 ,使系统达到期望的稳定目标点和目标轨道 。

Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法

针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。

正规形方法在互联电网低频振荡分析中的应用

该文介绍了正规形方法在互联电力系统低频振荡研究中的应用,详细讨论了其数学模型和处理过程。正规形方法揭示了非线性模式相关性对系统动态特性的影响。通过非线性向量场的正规形变换得到了电力系统状态方程的 2 阶解析解,扩展了线性相关因子的概念。正规形方法、特征值计算和 Prony 分析的综合应用将小信号稳定和时域仿真有效地结合起来。仿真分析的结果证明了该方法是低频振荡分析的有效工具。

双机电力系统中混沌振荡阀值的计算与仿真

借助于一个简单的电力系统模型,利用非线性动力系统的基本理论,给出电力系统中导致混沌出现的原因;结合梅利尼科夫(Melnikov)函数的计算方法,给出电力系统中混沌现象出现的临界条件和参数区域。仿真结果表明,在受到较大周期性扰动时,系统将出现混沌振荡;在周期性负荷扰动较小甚至为0时,系统不会出现混沌振荡;在系统其他参数(如电磁功率)发生变化时,系统也会进入混沌状态。这种现象的出现和电力系统非线性模型的几何结构密切相关,同时也与电力系统运行参数、结构参数有联系。深入分析、研究这种现象的表现形式,全面把握系统物理特性,从而弄清楚混沌的产生机制、引发条件,将有利于对它在电力系统中的控制、利用和预防。

应用延时反馈控制电力系统混沌振荡

混沌是非线性系统的固有现象。电力系统是典型的非线性系统,存在着复杂的混沌振荡,它威胁着系统的安全稳定运行。本文利用混沌控制方法之一——延迟反馈法(DFC)控制电力系统混沌振荡,利用Melnikov方法确定延迟时间和反馈系数。数字仿真结果表明,选择适当的延迟时间和反馈系数能够镇定系统的不稳定周期轨道(UPO)、消除混沌,并能使系统从失稳状态进入稳定状态。由于不需要外加参考信号,延迟时间与UPO的周期无关,不必是UPO周期的整数倍,所以该方法简单易行。

准周期电压扰动下电力系统中的浑沌现象

本文在电力系统浑沈现象的研究方面，做了二项新工作，第一，根据电力系统模型的特点，首次提出了求取电力系统浑沌模型Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数的数值近似法，解决了无法求得实际电力系统模型中同宿轨道解析式的困难，并由此推导出了在电力系统中产生浑沌现象的解析条件；第二，分析了电力系统在准周期扰动下的浑沌现象。

互联电力系统混沌控制的新型滑模控制方法

针对电力系统中的混沌振荡对整个互联电网的危害问题,提出了一种基于非线性光滑函数的滑模控制方法。该方法用非线性光滑函数设计滑模趋近律,有效解决了现有滑模控制方法普遍存在固有高频振荡问题。为了解决混沌系统内部参数不确定性和外部扰动对控制性能的影响,对滑模控制律的增益参数进行自学习更新,保证了新型滑模控制方法的自适应鲁棒控制性能。该方法的特点是不依赖被控系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号。数值仿真试验表明了该方法不仅具有响应速度快、控制精度高,而且对混沌系统的内外扰动具有很强的免疫能力,因而是一种鲁棒稳定性很强的控制方法,在不确定系统控制领域具有重要作用。

电力系统非线性振荡研究

振荡在电力系统运行中时有发生 ,由于自身的非线性属性 ,在振荡演变过程中可能出现混沌和次谐分支的现象。用Melnikov方法确定产生混沌和次谐分支的条件 ,并揭示了它们的内在关系。从而 ,对电力系统振荡的机理有了进一步的认识 ,为抑制和消除振荡提供了理论依据。

舰船电力系统混沌运动的数值分析

为了研究舰船电力系统在周期电磁扰动下会发生混沌振荡的规律,应用Melnikov和Lyapunov指数两种方法对系统进行了混沌数值分析.Melnikov方法给出了不变流形和不稳定流形横截相交的必要条件,从而判断混沌运动的发生,同时应用Lyapunov指数,判别在扰动下的系统动态行为.仿真结果表明,Melnikov方法能给出系统发生混沌的解析条件,但仅为必要条件,而充要条件则由Lyapunov指数给出.

分歧理论及其在电力系统稳定性分析中的应用

分歧理论是研究非线性系统的一种有效的数学工具。介绍了分歧理论的基本概念和内容,并且针对单机无穷大系统,利用Hopf分歧理论,分析电力系统低频振荡中的非线性奇异现象,得到了与常规线性化分析不同的新结论,数值积分验证了该结论的正确性。

电力系统中的全局分支现象

根据多重尺度法理论推导出在周期性负荷扰动下，电力系统中Ｈｏｐｆ分支型小振荡解的一致渐进解析式，并在此基础上，详细地分析了该小振荡解中出现的同宿轨道型及其它全局分支现象，为电力系统中出现的复杂的小振荡现象的原因提供了一种新的解释。

一种应用BP神经网络的混沌短期电力负荷预报方法

文章结合混沌理论及BP神经网络方法,提出了一种非线性时间序列预测算法。该方法基于相空间重构理论,将单维电力负荷时间序列映射到高维相空间中,并采用BP神经网络作为高维相空间拟合工具,通过算例的验证,证明了该方法具有较高的预测精度。

利用混沌理论进行船舶电力系统脆性模型仿真与分析

在求解随机、非线性系统的运动规律时,系统的不确定性往往使求解结果不唯一或者不够精确。混沌理论由于其周期循环特性、对输入条件的敏感性和内相关性等特点,被广泛运用在非线性系统中。船舶电力系统结构和组成复杂,是典型的非线性系统。本文将混沌理论应用于船舶电力系统的脆性模型仿真与预测分析上,取得良好的效果。