学习方法整定电力系统非线性控制器参数

将迭代学习方法、递增式学习方法引入电力系统可控基金项目 :国家自然科学基金 ( 5 963 70 5 0 )、电力工业部、东北电力集团联合资助。串补非线性控制器的参数整定 ,并根据实际电力系统的强非线性和动态过程等特点 ,将这些学习方法加以改进 :将离线迭代学习改进为在线等周期学习 ,再改进为在线非等周期学习 ;将离线递增式学习法的定义在连续集上的目标函数变为“点”目标函数 ,从而可进行在线学习 ;在此基础上 ,为了使学习参数在系统遭受大扰动时有满意的效果 ,在学习方法中利用了非线性特性。改进后的学习方法高效、简便、实用、易行 ,为控制器参数的整定提供了新方法。数字仿真结果表明 :在同样的计算条件下 ,非等周期迭代学习方法优于等周期学习方法 ,递增式学习方法优于非等周期迭代学习方法。控制器采用学习参数将有更好的品质特性 ,具有较好的动态性能和较强的鲁棒性。