基于变结构神经模糊控制的ASVG控制器的研究
本文对新型静止无功发生器(ASVG)采用双闭环智能控制,提出了一种外环为常规的PI控制、内环为变结构神经网络模糊控制的控制方法。在内环控制中利用被选择的观测信号作为模糊控制器的输入/输出信号, 采用MATLAB中的模糊控制工具箱快速地获得初始化的模糊控制规则；应用一种变结构神经网络算法对初始化的模糊规则进行调整,提高模糊控制规则的自学习和自适应能力。仿真分析结果表明:该控制方法应用于ASVG 控制系统能提高控制器的综合性能,增强对电力系统稳定性的控制。
静止无功发生器 变结构 神经网络 模糊控制
洪镇南 盛义发 李祖林 阳武娇
南华大学电气工程学院,衡阳421001 湖南工学院电气工程系,衡阳421001
国内会议
湖南张家界
中文
782-785
2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）