【摘 要】
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针对电力系统中普遍存在的系统非线性和参数不确定性等问题,提出一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的分布式自适应控制器,以提高多机电力系统的暂态稳定性.利用基于RBFNN的
【机 构】
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华东交通大学电气与自动化工程学院,南昌330013
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针对电力系统中普遍存在的系统非线性和参数不确定性等问题,提出一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的分布式自适应控制器,以提高多机电力系统的暂态稳定性.利用基于RBFNN的方法对系统中的未知非线性项和外部扰动进行补偿,设计相应的自适应参数估计方法,逼近未知非线性项的理想权值矩阵.该策略基于多智能体框架,分布式控制器通过通信网络接收测量装置测量的实时数据,并控制储能装置动作,使受到扰动后各发电机能够迅速实现频率同步.利用李雅普诺夫稳定性理论,证明所提出的分布式控制方法的收敛性.最后,通过仿真研究验证所提出的分布式控制方法的有效性.
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