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带输出误差约束的单机电力系统自适应控制
1
作者
祝国强
王婷
+2 位作者
王顺江
吉爽
孙灵芳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第5期772-780,共9页
针对带有静止无功补偿器(SVC)的单机无穷大电力系统,提出了一种自适应动态面与积分滑模控制相结合的控制方案,有效地克服了参数不确定性和外部扰动的影响,确保了系统跟踪误差能够在有限时间内收敛到稳定状态,提高了系统的收敛速度和跟...
针对带有静止无功补偿器(SVC)的单机无穷大电力系统,提出了一种自适应动态面与积分滑模控制相结合的控制方案,有效地克服了参数不确定性和外部扰动的影响,确保了系统跟踪误差能够在有限时间内收敛到稳定状态,提高了系统的收敛速度和跟踪精度。通过引入误差转换函数,使得功角的跟踪误差性能指标保持在预定的范围内。采用最小参数学习法在线估计径向基函数神经网络(RBFNN)理想权值向量的范数,避免了神经网络因估计自身权值向量维数增加而引起的“维数灾难”问题,极大减轻了控制器的计算负担。控制算法通过StarSim电力电子实时仿真实验平台进行实验验证,实验结果表明了所提控制方案的有效性。
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关键词
单机无穷大电力系统
静止无功补偿器
动态面
积分滑模
误差性能函数
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职称材料
题名
带输出误差约束的单机电力系统自适应控制
1
作者
祝国强
王婷
王顺江
吉爽
孙灵芳
机构
东北电力大学自动化工程学院
吉林省精密驱动与智能控制国际合作研究中心
国网辽宁省电力有限公司
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第5期772-780,共9页
基金
吉林省科技发展计划项目(20210509053RQ)。
文摘
针对带有静止无功补偿器(SVC)的单机无穷大电力系统,提出了一种自适应动态面与积分滑模控制相结合的控制方案,有效地克服了参数不确定性和外部扰动的影响,确保了系统跟踪误差能够在有限时间内收敛到稳定状态,提高了系统的收敛速度和跟踪精度。通过引入误差转换函数,使得功角的跟踪误差性能指标保持在预定的范围内。采用最小参数学习法在线估计径向基函数神经网络(RBFNN)理想权值向量的范数,避免了神经网络因估计自身权值向量维数增加而引起的“维数灾难”问题,极大减轻了控制器的计算负担。控制算法通过StarSim电力电子实时仿真实验平台进行实验验证,实验结果表明了所提控制方案的有效性。
关键词
单机无穷大电力系统
静止无功补偿器
动态面
积分滑模
误差性能函数
Keywords
Single-machine infinite-bus power system
static var compensator
dynamic surface
integral sliding mode
error transformation function
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
带输出误差约束的单机电力系统自适应控制
祝国强
王婷
王顺江
吉爽
孙灵芳
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
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