静止无功发生器递归神经网络逆动力学控制

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根据对角递归神经网络的特点分析了其非线性映射能力,并根据新型静止无功发生器(ASVG)的特点提出了ASVG递归神经网络逆动力学控制。所构造的控制器由于可以实现ASVG电力系统非线性逆动力学特性的学习,因而根据期望的控制效果可以获得期望的控制量。理论分析与仿真实验表明,这种控制器可以对ASVG实现良好的控制。 According to the characteristics of diagonal recurrent neural network, its nonlinear mapping ability is analyzed. Based on the characteristics of the new static var generator (ASVG), the ASVG inverse neural network inverse dynamics control is proposed. The constructed controller can achieve the desired control amount according to the desired control effect because of the learning of the nonlinear inverse dynamics of the ASVG power system. Theoretical analysis and simulation experiments show that this controller can achieve good control of ASVG.
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