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模糊控制与神经网络在电压稳定性问题中的应用研究

吴侗  
【摘要】: 电力系统本质上是一个动态的非线性系统,其稳定性一直是研究的重要课题,其中电压稳定性是一个重要的研究方向。电压质量是衡量电能质量的主要指标之一,为确保电力系统电压稳定及整个系统的经济运行、减少电网损耗,电力部门在大多数变电站配置了有载调压变压器和并联补偿电容器,运行时适当调节变压器分接头的位置和投切并联补偿电容器,可以在一定范围内保证供电质量同时达到电网经济运行的目的。 本文首先分析了电力系统中影响电压稳定性的三个主要因素,即无功补偿对电力系统电压稳定性影响、有载调压变压器调整对电压稳定性的影响以及负荷固有的非线性特性对电压稳定性的影响。在此基础上本文将模糊控制方法用于并联补偿电容器组和有载调压变压器的综合控制中,利用模糊决策原理将系统电压以及无功水平控制在允许的范围内。该系统将电压偏差和功率因数偏差作为模糊输入变量进行模糊化,经过模糊推理,并通过解模糊化运算给出控制信号作用于有载调压变压器和电容器组,结合实际电站系统参数对其进行仿真试验,仿真结果表明该控制系统稳定可靠,具有较好的控制效果。 通过对影响电压稳定性因素的分析,有载调压变压器的负调压效应和负荷特性是造成电压失稳的重要原因。本文应用人工神经网络工具,分别设计了有载调压变压器负调压效应预测系统及典型静态负荷临界电压和最大负荷功率预测系统。在神经网络的设计中通过试验选择合适的隐层节点数以及学习率和动量因子来构建神经网络,选择测试误差较小的一组神经网络作为实际预测系统。通过分析试验数据以及对神经网络的设计以及训练,神经网络可以很好的完成电压稳定临界值的预测工作,提高了系统运行的可靠性。 最后,总结了本文所做的主要工作,同时指出研究中存在的问题以及今后研究工作的重点。


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