基于混沌神经网络模型的电力系统混沌预测与控制

被引:3
作者
窦春霞
张淑清
袁石文
机构
[1] 燕山大学电气工程学院
[2] 燕山大学电气工程学院 河北 秦皇岛
[3] 河北 秦皇岛
关键词
混沌神经网络; 电力系统; 混沌振荡; 吸引子相空间; Lyapunov指数; 模糊神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
080802 ;
摘要
由于电力系统的日趋复杂和庞大,电力系统除了因负阻尼引起的低频振荡外,还存在PSS不能消除的混沌振荡的危机。为及早判断和抑制电力系统的混沌振荡,提高电力系统稳定性,根据电力系统的负荷时间序列重构吸引子相空间,计算相空间饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在电力系统负荷含有部分坏数据输入的情况下,仍能对电力系统的混沌特性进行精确地判断和预测。如果判断出系统存在混沌现象,则设计模糊神经网络预测控制器,实现了对电力系统混沌振荡的预测控制。仿真结果表明,该方案对抑制电力系统混沌振荡具有显著效果。
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共 4 条
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