【摘 要】
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电力系统是大规模非线性系统,其不确定性、快速动态等特性一直是稳定控制中难以解决的问题.神经网络控制由于具有自组织性、自适应性、容错性等性能,近年来在控制领域取得了
【机 构】
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清华大学电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
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电力系统是大规模非线性系统,其不确定性、快速动态等特性一直是稳定控制中难以解决的问题.神经网络控制由于具有自组织性、自适应性、容错性等性能,近年来在控制领域取得了很大的发展.文中介绍了一种新型神经控制器,该控制器应用自适应校正设计的原理,选用基于控制网络的启发式动态规划(Action-Dependant Heuristic Dynamic Programming),设计中利用控制网络与校正网络交替训练的方法进行控制器的优化,具有结构简单,不依赖于受控系统的优点,并且能够实现在线学习.以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中对系统不同运行方式进行仿真,将该神经控制器同传统控制器进行对比,结果显示前者能够对系统振荡进行更好的阻尼,并且对不同工况保持稳定一致的控制效果,体现了很强的鲁棒性.
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