【摘 要】
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该论文研究了模糊-神经网络在电力系统负荷频率控制中的应用.对基于模糊-神经网络在电力系统负荷频率控制中的应用.对基于模糊-神经网络的负荷频率控制器进行了仿真研究和动
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该论文研究了模糊-神经网络在电力系统负荷频率控制中的应用.对基于模糊-神经网络在电力系统负荷频率控制中的应用.对基于模糊-神经网络的负荷频率控制器进行了仿真研究和动态模拟实验.论文首先介绍了模糊逻辑控制及神经网络控制的基本原理,对这两种智能控制方法的特点进行了深入分析.分析结果表明,神经网络具有较强的学习能力,在认知处理上比较擅长;而模糊系统能够充分利用学科领域的知识,在技能处理上比较擅长,但从经验中自动产生规则并修改其控制决策的自学习功能较为欠缺.如果能在模糊逻辑控制中引入神经网络,则模糊控制系统学习能力薄弱的缺点就能得到弥补,从而为模糊控制器的广泛应用提供极大的可能性.为此,论文提出了把模糊逻辑和神经网络结合在一起构成模糊-神经网络的概念,对该网络的特点进行了深入的研究,并以该网络为基础研究了一种具和自学习功能的模糊-神经网络控制系统.论文详细介绍了该模糊-神经网络控制系统的结构及其特点,并结合电力系统的实际情况,研究了一种适用于负荷频率控制系统的自学习算法.为考察所研究的模糊-神经网络负荷频率控制器的性能及其自学习能力,论文进行了仿真研究.在一个单区域系统和一个两区域互联系统上的仿真研究结果表明,该控制器具有较强的学习能力,控制性能优于常规控制器.论文的最后介绍了一个基于模糊-神经网络的负荷频率控制器样机,并通过动态模拟实验进一步考察了该控制器在真实环境中的运行情况.
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