智能控制技術(shù)在無功電壓控制中的應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-08-26 06:43 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 推理的模糊邏輯，具有完整推理體系的智能技術(shù)。模糊控制是模擬人的模糊推理和決策過程的一種實用控制方法，它根據(jù)已知的控制規(guī)則和數(shù)據(jù)，由模糊輸入量推導(dǎo)出模糊控制輸出主要包括模糊化、模糊推理與模糊判決三部分。隨著模糊理論的發(fā)展和完善，模糊控制的一些優(yōu)點得到了廣泛的肯定，如：適于處理不確定性、不精確性以及噪聲帶來的問題；模糊知識使用語言變量來表述專家的經(jīng)驗，更接近人的表達方式，易于實現(xiàn)知識的抽取和表達；具有較強的魯棒性，被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯等。近年來，模糊理論在電力系統(tǒng)應(yīng)用的研究不斷增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，顯示了模糊理論在解決電力系統(tǒng)問題上的潛力。電力系統(tǒng)電壓無功控制受電力系統(tǒng)時變性、運行條件和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)經(jīng)常變化等特點以及許多條件下無功負(fù)荷不能精確給定的影響，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，在這種情況下，模糊理論被引入電壓無功控制的研究。目前模糊技術(shù)在無功規(guī)劃方面有很多很好的應(yīng)用[19]，在系統(tǒng)電壓無功控制方面也有不少相關(guān)的研究報告[20~29]。文獻[20]和文獻[21]考慮到在電力系統(tǒng)實際運行中電壓和無功限制并不是一成不變的，容許少量的越限這一情況，將電壓限值模糊化，提出一種模糊線性規(guī)劃方法，目標(biāo)是確定維持電壓所需增加的最少無功功率。算例表明該方法比通常的線性規(guī)劃方法更具實用性。文獻[27]根據(jù)對故障點控制強的那些節(jié)點組成一個無功電壓局部控制域的要求，考慮到控制強與弱本身具有一定的模糊性，提出了一種用隸屬度來表征控制強弱，用模糊數(shù)學(xué)聚類分析法進行緊急狀態(tài)下無功電壓局部控制分域的方法。在變電站電壓控制方面，文獻[28]提出了一種用于綜合控制并聯(lián)電容器投切和有載調(diào)壓變壓器分接頭切換的模糊控制算法，給出了模糊化、模糊推理和模糊判決的具體實現(xiàn)方法。與傳統(tǒng)控制算法比較表明，該算法計算量小，便于用單片機實現(xiàn)實時控制，不但能有效維持電壓在一定范圍內(nèi)，且有利于迅速恢復(fù)故障系統(tǒng)電壓穩(wěn)定，提高系統(tǒng)的同步穩(wěn)定性。為了解決系統(tǒng)無功優(yōu)化控制問題，文獻[26]將無功損耗最小、 提高電壓質(zhì)量、減少控制次數(shù)等多個目標(biāo)加以平衡，把這些目標(biāo)和電壓等狀態(tài)變量的限制模糊化，提出了模糊多目標(biāo)優(yōu)化控制方法。在實際地區(qū)電網(wǎng)模型中采集實時數(shù)據(jù)進行數(shù)字測試證明了該方法的有效性和靈活性。文獻[29]則采用線性規(guī)劃結(jié)合模糊數(shù)學(xué)的尋優(yōu)原理綜合處理方法，給出了無功優(yōu)化問題的線性規(guī)劃及有關(guān)各目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)隸屬函數(shù)，從而得出了多目標(biāo)問題令人滿意的結(jié)果。模糊技術(shù)存在著自學(xué)習(xí)能力等問題，為了克服這些不足，目前有許多研究將模糊理論與其它人工智能技術(shù)結(jié)合起來，取得了較好的效果。文獻[22]考慮無功負(fù)荷不能精確確定的情況，將模糊理論與ANN、專家系統(tǒng)結(jié)合實現(xiàn)無功優(yōu)化控制。文中應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定各控制變量的隸屬度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為模糊化的無功負(fù)荷，輸出為模糊化的控制變量，然后通過專家系統(tǒng)的啟發(fā)式知識求取使控制變量調(diào)節(jié)量最小的控制方式，使該方法具有更好的實時性能。數(shù)字仿真結(jié)果證明該方法能夠適用于在線的系統(tǒng)電壓無功控制。應(yīng)用模糊技術(shù)進行無功電壓控制存在的主要問題有：①信息簡單的模糊處理將導(dǎo)致系統(tǒng)的控制精度降低，若要提高精度則必然增加量化級數(shù)，從而導(dǎo)致規(guī)則搜索范圍擴大，降低決策速度；②缺乏系統(tǒng)的設(shè)計方法，難以定義精確的控制目標(biāo)；③控制規(guī)則的選擇、論域的選擇、模糊集的定義、量化因子的選取等多采用試湊法，這對復(fù)雜系統(tǒng)有時是難以奏效的。將模糊技術(shù)與專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及傳統(tǒng)控制方法融合，可以增強處理不確定性問題的能力，在一定程度上解決單純模糊控制存在的問題，這是近年來的研究熱點之一,也給模糊理論應(yīng)用于電力系統(tǒng)電壓無功控制帶來了新的活力。隨著對模糊控制理論研究的進一步深入，相關(guān)的研究成果會逐步走向?qū)嵱?。此外，模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)辨識還未形成完善的理論，如何在無功電壓控制中選擇適當(dāng)?shù)哪：到y(tǒng)結(jié)構(gòu)也是值得研究的課題，目前較好的方法是將模糊控制與優(yōu)化理論相結(jié)合。結(jié)合本文的論述可以看出，作為電力系統(tǒng)自動化的一個重要組成部分，電力系統(tǒng)無功電壓控制具有電力系統(tǒng)控制所固有的復(fù)雜性、非線性、不精確性及實時性強等特性，其中有些方
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