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Transient Stability Enhancement of Power Systems by Lyapunov- Based Recurrent Neural Networks UPFC Controllers Melhoria da estabilidade transitória de sistemas de energia por controladores UPFC de redes neurais recorrentes baseadas em Lyapunov

Chia-Chi CHU, Hung-Chi TSAI, Wei-Neng CHANG

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Resumo:

Um controlador de fluxo de potência unificado (UPFC) de redes neurais recorrentes baseado em Lyapunov é desenvolvido para melhorar a estabilidade transitória de sistemas de energia. Primeiro, um modelo dinâmico UPFC simples, composto por uma susceptância shunt controlável no lado shunt e um transformador complexo ideal no lado série, é utilizado para analisar as características dinâmicas do UPFC. Em segundo lugar, estudamos a configuração de controle do UPFC com dois blocos principais: o controle primário e o controle suplementar. O controle primário é implementado por técnicas PI padrão quando o sistema de potência é operado em condições normais. O controle suplementar será eficaz somente quando o sistema de potência estiver sujeito a grandes perturbações. Propomos um novo controlador UPFC baseado em Lyapunov do clássico sistema de barramento infinito de máquina única para aprimoramento de amortecimento. A fim de considerar modelos geradores detalhados mais complicados, também propomos um controlador de rede neural recorrente adaptativo baseado em Lyapunov para lidar com tais incertezas do modelo. Este controlador pode ser tratado como aproximações de redes neurais das ações de controle de Lyapunov. Além disso, este controlador também oferece capacidade de aprendizado on-line para ajustar os pesos correspondentes com o algoritmo de retropropagação construído na camada oculta. O esquema de controle proposto foi testado em dois sistemas de potência simples. Os resultados da simulação demonstram que a estratégia de controle proposta é muito eficaz para suprimir oscilações de potência mesmo sob condições severas do sistema.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.9 pp.2497-2506
Data de publicação
2008/09/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.9.2497
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Nonlinear Theory and its Applications)
Categoria
Controle e Otimização

autores

Palavra-chave