【摘 要】
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针对多机电力系统,提出了一种基于辨识的神经网络实时最优控制器(NNOEC),在所设计的控制器中,神经网络被用来根据系统状态量的变化实时调整最优控制的反馈增益矩阵,使控制器
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院,国家电网公司华中公司
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针对多机电力系统,提出了一种基于辨识的神经网络实时最优控制器(NNOEC),在所设计的控制器中,神经网络被用来根据系统状态量的变化实时调整最优控制的反馈增益矩阵,使控制器能够适应不同的运行点和干扰种类.并始终提供最优控制输出.针对多机系统中神经网络训练样本不易获得的问题,提出了一种等效的设计方法,并采用非线性最小二乘辨识法对系统参数进行辨识,在辨识的基础上通过线性最优控制理论计算出用于神经网络训练的样本.三机系统中的数字仿真结果表明,所训练出的NNOEC能够适应系统运行方式的大范围变化,在大小扰动下均表现
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