【摘 要】
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针对可控串联补偿(Thyristor Controlled Series Capacitor,TCSC)的传统PID控制器存在鲁棒性差和自学习能力不强的问题,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络
【机 构】
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湖北省电力公司武汉供电公司,强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,海军工程大学电气工程学院
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针对可控串联补偿(Thyristor Controlled Series Capacitor,TCSC)的传统PID控制器存在鲁棒性差和自学习能力不强的问题,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络可以无限逼近非线性系统的特性,提出了一种基于RBF神经网络设计的TCSC自适应PID控制器。该自适应PID控制器不仅具有传统PID控制器结构简单、易于工程实现等特点,而且通过RBF神经网络辨识的被控系统Jacobian信息来在线实时调整PID控制的参数,对被控系统参数和运行状态改变有较强的适应性,克服了常规PID控制器鲁棒性不强的缺点。两机五节点系统和四机两区域系统的仿真结果表明所设计的控制器控制效果明显优于传统PID控制器,具有较好的适应性和鲁棒性,对系统低频振荡的阻尼特性有很大地改善。
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