模糊神经网络在能量缓冲统一潮流控制器中应用的研究

摘要：

UPFC是最具有代表性的柔性交流输电系统(FACTS)装置,它集串、并联补偿为一体.通过能量缓冲装置的引入,使得UPFC中有功分布控制成为可能.该文采用模糊神经网络(FNN)来控制统一潮流控制器(UPFC)及能量缓冲装置;提出了一种改进的FNN控制器学习算法:在构成隶属函数的神经结构中采用遗传算法,在解模糊过程中采用最小二乘方法.模糊神经网络控制方法结合模糊理论与神经网络各自的优点,使其对于UPFC的控制具有更加灵活稳定和快速的特性和很强的鲁棒性,并使UPFC串并联侧协调控制更加可靠.通过大量的样本学习,验证了该控制系统能够确保各种运行模式下的UPFC正确工作,最后通过仿真证实了该方法的可靠性.

关键词：电力系统、统一潮流控制器、能量缓冲器、模糊神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：23

分类号：TM714;TM132(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2003-12-12（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：83-88