基于HDP算法的SSSC神经控制器设计

摘要：

传统的线性PI控制器在非线性系统的特定运行点有较好的性能,但在其他运行点它的性能会降低.应用启发式动态规划算法设计了静止同步串联补偿器(Static Series Synchronous Compensator,SSSC)的外部非线性最优神经控制器,总共包含3个神经网络;第一个为模型网络,它的主要作用是模拟系统的输入输出动态特性;第二个为神经网络为评价网络,它的主要作用是评价动作网络给出控制量的好坏;第三个为动作网络,它的作用是产生控制量;这三个为神经网络互相协作,从而得到最佳的控制序列.在Matlab/ Simulink动态仿真环境中搭建了含SSSC双机电力系统的仿真模型,并对线路阻抗的调节过程和电容电压的变化过程进行了仿真,与传统的PI控制器相比,具有响应快、超调小的特点.

关键词：静止同步串联补偿器(SSSC)、启发式动态规划(HDP)、最优神经控制器、外部恒阻抗控制

所属期刊栏目：38

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-92