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阻尼振荡的SMIB系统基于神经模糊的UPFC控制器

以色列先生Sirapangi1沙迪克Ahamad汗2,Firoz阿里博士3
  1. PG学生,EEE, NCET Ibrahimpatnam,。P、印度1
  2. 副教授,EEE, NCET Ibrahimpatnam,。P、印度2
  3. 副教授和煤斗,EEE, NCET Ibrahimpatnam,。P、印度3
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文摘

电力系统发生低频振荡(LFO)因为缺乏阻尼转矩以主导电力系统扰动机械输入功率的变化作为一个例子。传统的电力系统稳定器(PSS)被用于抑制这些振荡。统一潮流控制器(UPFC)是一个众所周知的事实装置,可以控制在输电线路功率流。它还可以通过直接有效地取代PSS阻尼低频振荡的控制电压和功率。摘要开放Philips-Heffron模型(单Machine-Infinite总线)电力系统的统一潮流控制器是也为了潮湿LFO, UPFC的自适应神经模糊控制器的设计和模拟。模拟各种类型的加载和执行不同的干扰。仿真结果表明良好的阻尼LFO神经模糊控制器的性能。

关键字

神经模糊控制器,低频振荡(LFO),统一潮流控制器(UPFC),单一Machine-Infinite总线(SMIB)、Pid控制器

介绍

能够控制在一个电力系统功率流没有代延期或拓扑变化可以提高电力系统的性能使用可控组件,线流可以改变这样热限制不超过,损失最小化、稳定利润增加和合同要求履行在不违反经济调度。灵活交流输电系统(事实)技术的终极工具获取的现有设备通过更快的控制作用和新功能。最显著的特点是能够直接控制输电线路流动通过结构性改变网格的参数和类型来实现高增益控制器基于快速交换。事实设备对电力系统安全的应用一直是一个有吸引力的正在进行的研究领域。在大多数报道的研究,注意力一直集中在这些设备的能力提高电力系统安全通过阻尼系统振荡和最小的尝试已经调查这些设备对电力系统可靠性的影响。事实的机会出现时通过能力控制器控制相关参数,控制传动系统的操作包括串联阻抗和分路阻抗、电流、相位角和阻尼振荡在不同频率低于额定频率。否则无法克服这些约束,同时保持所需的系统稳定性,通过机械手段而不降低可用传输容量。通过提供增加了灵活性,事实控制器可以使一条线把电源接近它的热功率。机械开关需要辅以快速响应电力电子[13]。事实技术可以被用来克服任何稳定极限,在这种情况下,最终限制热量和介质。
静态变量只有一个控制器控制三个重要参数(电压、阻抗、相角)确定交流电源系统的功率流viz.电压的振幅在指定终端的输电线路。它早就意识到,一个所有固态或先进、静态无功补偿器,这是真正的相当于理想同步调相机,技术上是可行的使用门电路切断晶闸管(GTO)。UPFC是最近推出了事实控制器能够控制所有的四个传输参数。UPFC不仅STATCOM的执行功能,TCSC和相角调节器,还提供了额外的灵活性相结合的一些功能的控制器。
本文提出了一种新的方法来UPFC的实现基于神经模糊逻辑控制器在一台机器上无限总线电力系统。

动态建模UPFC的电力系统

图1显示了一个single-machine-infinite-bus UPFC (SMIB)系统。在图1我,mb,δeδb振幅调制比和参考电压的相位角分别为每一个电压源变换器。这些值输入UPFC的控制信号
电力系统的线性化模型用于研究电力系统的动态研究。为了考虑LFO UPFC的阻尼的影响,采用UPFC的动态模型。SMIB了UPFC的动态模型可以表示为
图像
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自适应神经模糊控制器设计

另一个控制器的自适应神经模糊控制器。在本节中,我们将自适应神经模糊控制器的设计过程。在本研究中,神经模糊控制器有两个输入Δδ和Δω和1的输出,是f∈{ΔmE,ΔδE,ΔmB、ΔδB}。对每个输入20隶属度函数以及20规则的规则被认为是基础。图5演示了sugeno模糊模型的自适应神经模糊控制器结构与2输入和20规则。
在图2中,一种Sugeno模糊系统规则库等规则如下:
1。如果ΔδA1和ΔωB1 f1 = p1Δδ+ q1Δω+ r1。
2。如果ΔδA2和ΔωB2 f2 = p2Δδ+ q2Δω+ r2。
μAi和μBi模糊集的隶属度函数是人工智能和Bi i = 1,…, 20。在评估的规则,我们选择产品T-norm(逻辑)。
现在混合学习算法可以应用于获得参数的值。混合学习算法相结合的线性和非线性参数学习算法。描述学习过程可以在[20]。这个网络被称为自适应张成泽和Sugeno类型的功能相当于一个模糊系统。它不是一个独特的演讲。对于给出的解释和MATLAB软件的帮助下,可以设计自适应神经模糊控制器。规则表面设计的控制器如图3所示。
使用神经模糊控制器的优点之一是,我们能够利用一个设计控制器的实例Δme控制器代替其他控制器。而如果我们使用传统的领先-落后控制器,对于每一个控制参数,必须设计一个控制器。

仿真结果

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结论

本文全面UPFC控制器的优化设计方法(例如STATCOM控制和SSSC控制)已经提出了一个机系统。PSS不良互动和SSSC控制补偿,通过提供基于UPFC的阻尼控制器和UPFC功能在电力系统暂态稳定改善和阻尼LFO,提出了UPFC的自适应神经模糊控制器。单台机器的控制器设计无限的公交系统。然后系统包括神经模糊控制器的仿真结果与仿真结果的系统,包括传统的UPFC控制器。对不同类型的负载模拟进行。比较表明,提出的自适应神经模糊控制器具有良好的能力,减少沉降时间和减少LFO的振幅。

数据乍一看

图1 图2 图3 图4
图1 图2 图3 图4

引用

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