【摘 要】
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在城市轨道交通中超级电容储能系统用于吸收列车再生制动能量,以实现节能并抑制直流接触网的电压波动.在超级电容储能系统双闭环控制中,采用遗传算法优化的电压外环PI控制易引起输出振荡,而采用常规模糊控制又存在量化、比例因子整定困难,自适应性差且模糊推理速度慢等缺陷.针对上述问题,提出一种双种群免疫克隆选择算法(DPICSA)优化的城轨列车超级电容模糊神经网络(FNN)控制策略.采用DPICSA综合协调优化主模糊控制器的隶属度函数与量化、比例因子;在此基础上,设计一个模糊参数自校正器对量化、比例因子进行在线调节;
【机 构】
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重庆交通大学 信息科学与工程学院,重庆 400074;重庆大学 电气工程学院,重庆 400044
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在城市轨道交通中超级电容储能系统用于吸收列车再生制动能量,以实现节能并抑制直流接触网的电压波动.在超级电容储能系统双闭环控制中,采用遗传算法优化的电压外环PI控制易引起输出振荡,而采用常规模糊控制又存在量化、比例因子整定困难,自适应性差且模糊推理速度慢等缺陷.针对上述问题,提出一种双种群免疫克隆选择算法(DPICSA)优化的城轨列车超级电容模糊神经网络(FNN)控制策略.采用DPICSA综合协调优化主模糊控制器的隶属度函数与量化、比例因子;在此基础上,设计一个模糊参数自校正器对量化、比例因子进行在线调节;采用两个RBF神经网络分别记忆主模糊推理与参数自校正模糊推理,利用神经网络高速并行分布式计算能力,加快模糊推理速度.通过3种不同场景下的仿真实验研究,验证了该策略在抑制网压波动和节能方面均优于遗传算法优化的PI控制和常规模糊控制.
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