[发明专利]一种基于神经网络滑模控制的UPFC控制方法有效

专利信息
申请号: 201610018349.7 申请日: 2016-01-12
公开(公告)号: CN105629730B 公开(公告)日: 2018-03-27
发明(设计)人: 陈刚;卫鹏;刘建坤;李群;周前;张宁宇;周建华 申请(专利权)人: 江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司32224 代理人: 汪庆朋,董建林
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 控制 upfc 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及的是统一潮流控制器(UPFC)换流器的控制方法,属于电力电子控制技术领域,具体涉及的是一种基于神经网络滑模控制的UPFC控制方法。

背景技术

统一潮流控制器(Unified Power Flow Controller,简称UPFC)的概念,最先是由L.Gyugyi等人于1992年提出,国外对UPFC研究较早,1998年世界上第一台装置,在美国地区的138kV的高压输电线路上成功运行,足以说明UPFC的硬件实现是完全可行的,目前工程运行良好。而我国起步较晚,1995年以后才开始研究。

统一潮流控制器(UPFC)作为一种串、并联混合型FACTS元件能够对受控输电线上的潮流分配和节点电压灵活进行控制,其基本组成模块静止同步补偿器(STATCOM)和静止同步串联补偿器(SSSC)以及中间的直流电容。统一潮流控制器(UPFC)既能在电力系统稳定方面实现潮流调节,合理控制有功功率、无功功率的流动,提高线路的输送能力,实现优化运行,又能在动态方面,通过快速无功吞吐,动态地支撑接入点的电压,提高系统电压稳定性,若适当控制,还可以改善系统阻尼,提高功角稳定性。

UPFC控制方法多种多样,主要控制方法包括:传统的PI控制、神经网络和模糊自适应控制、非线性控制、交叉解耦控制、协调控制等方法。如果缺乏对UPFC系统的有效控制措施,在交流系统发生故障或者扰动时有可能引起换流器的换相失败。若换相失败时间过长可能引起换流器闭锁,大量的功率将无法通过换流器进行传输,极有可能引起两侧交流系统的失稳。而如果控制措施得当,在交流系统发生故障后,通过既定的控制策略自动调节UPFC系统传输的有功和无功功率,减少换相失败的时间甚至防止发生换相失败,就可以充分利用UPFC系统调节的快速性,对交流系统进行紧急功率支援,或在故障后帮助交流系统快速恢复,减弱交流系统振荡,保证两侧电网安全稳定的运行。所以研究统一潮流控制器换流器的稳定控制方法,为统一潮流控制控制系统的工程应用提供技术支持和有利参考,具有巨大的经济价值和应用前景。

目前已经采用的UPFC换流器控制方法主要是基于经典PI控制理论,对系统数学建模的要求很高,不易得到满意的控制效果,而且鲁棒性不强。

发明内容

根据国内尚未有基于径向基函数(RBF)神经网络滑模变结构控制的实际工程的情况,并结合基于指数趋近律的滑模控本发明目的是提供一种基于神经网络滑模控制的UPFC控制方法,在系统运行点发生改变时和控制系统结构变化时进行仿真验证,结果表明该方法能够快速有效地控制受控输电线路的有功、无功功率,跟踪性能良好,提高系统在受到扰动后的稳定性,从而保证电网安全稳定运行。

为实现上述目的,本发明的技术方案如下:

一种基于神经网络滑模控制的UPFC控制方法,其步骤如下:

(1)利用矢量控制的方法和坐标变换的方法对已建立的系统数学模型进行解耦,从而得到便于滑模变结构控制的系统状态方程;

(2)采用基于指数趋近律的滑模变结构控制器,根据系统误差构造滑模切换函数,选择合适的滑模控制器参数;

(3)将切换函数作为RBF神经网络的输入,滑模控制器作为RBF神经网络的输出,构造基于高斯函数的RBF神经网络;

(4)设计神经网络的误差,选择神经网络的学习指标,采用随机梯度法加上动量修正项的方法,得到各个参数的修正公式;

(5)根据目标变量的物理含义选择合适的量测量计算并输出目标期望控制信号,并通过空间矢量控制(SVPWM)得到串联侧和并联侧换流器的触发信号。

本发明将基于指数趋近律的滑模变结构控制方法(基本结构为变结构控制系统)用于并联侧换流器、串联侧换流器控制中,构造基于高斯函数的径向基函数(RBF)神经网络对滑模控制器的输入进行学习,根据滑模切换时状态空间的误差采用随机梯度法加上动量修正项的方法自适应调整学习参数,在并联侧和串联侧换流器中采用该控制方法,同时具有有功、无功独立解耦和动态特性优良的优点,具有很好的适应性和鲁棒性,用以提高统一潮流控制器的并网稳定性,同时结构简单、易于实现。

附图说明

图1本发明的并联侧等值电路;

图2本发明的串联侧等值电路;

图3本发明的三层前向RBF神经网络;

图4本发明的基于RBF神经网络和指数趋近律的滑模控制器结构;

图5本发明的并联侧控制原理框图;

图6本发明的串联侧控制原理框图;

图7本发明的两机双线含UPFC输电系统拓扑结构;

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