神经网络预测控制应用于网络AGC系统
本文将神经网络预测控制方法应用于考虑通信时延的自动发电控制系统。此控制策略采用两个神经网络和一个网络时延补偿器来实现：其中一个神经网络用于建模，预测对象的未来输出，另一个神经网络作为预测控制器，网络时延补偿器用于实现对网络时延的补偿控制。预测器和控制器都由BP神经网络实现，两个神经网络的自适应学习率的选择均基于Lyapunov稳定性定理。通过在执行器节点设置缓冲区，能完全补偿随机网络时延。最后，将本文提出的方法应用到一个单区域电力系统，仿真结果证明此方法的有效性。
网络控制 网络时延 神经网络 预测控制 电力系统
张杰超 张建华
华北电力大学自动化系北京 102206
国内会议
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2007-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）