【摘 要】
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针对常规模糊电力系统稳定器(C-FPSS)的适应性能差,不利于规则调整的缺点,提出了能在线调整量化因子的双模糊电力系统稳定器(D-FPSS)的设计方案。该控制器通过调整加权因子改
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针对常规模糊电力系统稳定器(C-FPSS)的适应性能差,不利于规则调整的缺点,提出了能在线调整量化因子的双模糊电力系统稳定器(D-FPSS)的设计方案。该控制器通过调整加权因子改变控制规则,再用优化的控制规则进行控制。在MATLAB环境下采用发电厂的参数进行非线性仿真,在不同故障运行条件下的结果分析表明D-FPSS具有较好的适应性和鲁棒性。在实际应用中,通过查表法在单片机上实现D-FPSS,不但能够对控制规则在线优化,而且成本低、设计简单,有实用价值。最后,结合神经网络的学习功能,设计了一个模糊神经网络电力系统稳定器(N-FPSS),仿真验证N-FPSS控制器在各种运行点和故障情况下均能保持良好的控制效果,具有较好动态品质。
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