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基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法
1
作者
蔡鹏程
周晨
+2 位作者
郭强
王宇光
梁亚舒
《电子世界》
2013年第15期57-59,共3页
针对静止同步补偿器(STATCOM)功率因数补偿问题以及传统PI控制器的局限性,本文提出了一种基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法。该方法将多模型方法和神经网路技术与传统PI控制方法相结合,利用多模型方法来适应不同负...
针对静止同步补偿器(STATCOM)功率因数补偿问题以及传统PI控制器的局限性,本文提出了一种基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法。该方法将多模型方法和神经网路技术与传统PI控制方法相结合,利用多模型方法来适应不同负载下功率因数的变化,从而满足无功补偿的精度要求;同时,利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求。仿真研究表明,多模型神经网络PI控制器相比传统PI控制器,具有更强的对于负载功率因数变化的适应能力和更高的补偿精度,使补偿后的功率因数维持在1左右,从而证明了该方法的有效性。
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关键词
静止同步补偿器
直接电流控制
多模型
神经网络
PI控制器
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职称材料
题名
基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法
1
作者
蔡鹏程
周晨
郭强
王宇光
梁亚舒
机构
山西省
长治
供电分公司
调控中心
上海交通大学电子信息与电气工程学院
山西省长治供电分公司财资部
出处
《电子世界》
2013年第15期57-59,共3页
文摘
针对静止同步补偿器(STATCOM)功率因数补偿问题以及传统PI控制器的局限性,本文提出了一种基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法。该方法将多模型方法和神经网路技术与传统PI控制方法相结合,利用多模型方法来适应不同负载下功率因数的变化,从而满足无功补偿的精度要求;同时,利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求。仿真研究表明,多模型神经网络PI控制器相比传统PI控制器,具有更强的对于负载功率因数变化的适应能力和更高的补偿精度,使补偿后的功率因数维持在1左右,从而证明了该方法的有效性。
关键词
静止同步补偿器
直接电流控制
多模型
神经网络
PI控制器
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型神经网络PI控制器的STATCOM直接电流控制方法
蔡鹏程
周晨
郭强
王宇光
梁亚舒
《电子世界》
2013
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