【摘 要】
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文中详细地对ES-UPFC的运行机理进行了分析,同时对系统稳态运行与暂态运行时ES-UPFC自身的运行特性进行了详细的分析.结果表明,能量缓冲器在合适的控制条件下可以很好地解决U
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文中详细地对ES-UPFC的运行机理进行了分析,同时对系统稳态运行与暂态运行时ES-UPFC自身的运行特性进行了详细的分析.结果表明,能量缓冲器在合适的控制条件下可以很好地解决UPFC在系统大故障时由于有功功率波动及直流侧电压波动过大退出运行的缺点.针对于含有ES-UPFC的电力系统网络,文中给出了相应的潮流解算方法,实际的算例计算也证明了ES-UPFC在潮流控制中所具有的优良特性.针对复杂的ES-UPFC结构,文中将目前研究比较广泛的智能控制应用到ES-UPFC的综合协调控制中.结合模糊逻辑的推理特性以及神经网络的学习特性,文中采用了模糊神经网络控制方法,同时由于遗传算法自身具有很好的鲁棒性和自适应性,文中采用了自适应遗传算法作为模糊神经网络的学习算法.为了解决以往模糊神经网络去模糊过程中容易造成信息丢失及计算太慢的缺点,文中提出了将最小二乘法应用到在线去模糊优化计算中.结合以上知识,文中设计出了ES-UPFC的基本控制器以及多目标综合协调模糊神经网络控制器,同时对其稳定性进行了定性的分析.针对ES-UPFC的多种功能,文中提出了将ES-UPFC的基本控制系统与模糊神经网络调制控制系统相结合的综合协调控制方法.文中最后先后采用单机无穷大系统以及多机系统（IEEE-14）进行了大干扰暂态稳定性分析,仿真研究表明ES-UPFC对于改善系统暂态特性、抑制系统振荡增强系统阻尼特性以及提高系统抗冲击能力有着很好的作用.
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