典型文献
基于神经网络的数据驱动互联电力系统负荷频率控制
文献摘要：
针对高度复杂的电力系统存在的建模误差和不确定性等问题,该文基于无模型自适应控制算法提出一种不依赖电力系统模型信息的负荷频率控制策略.首先将电力系统的动力学模型抽象为一般的非线性函数,在其I/O数据之间引入时变的伪偏导数,将非线性电力系统等效为动态线性数据模型;然后构建一个径向基神经网络在线估计系统的伪偏导数,并使用优化理论设计数据驱动的负荷频率控制方案,在理论上严格分析了闭环电力系统的稳定性和径向基神经网络估计方法的收敛性;最后在互联电力系统上验证该负荷频率控制方法在不利用模型信息的前提下,能够取得良好的跟踪性能.
文献关键词：
互联电力系统;负荷频率控制;无模型自适应控制;径向基函数神经网络;数据驱动控制
中图分类号：
作者姓名：
陈宗遥;卜旭辉;郭金丽
作者机构：
河南理工大学电气工程与自动化学院 焦作 454003;河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室(河南理工大学) 焦作 454003
文献出处：
引用格式：
[1]陈宗遥;卜旭辉;郭金丽-.基于神经网络的数据驱动互联电力系统负荷频率控制)[J].电工技术学报,2022(21):5451-5461
A类：
B类：
互联电力系统,系统负荷,负荷频率控制,高度复杂,建模误差,无模型自适应控制,控制算法,不依,系统模型,频率控制策略,模型抽象,非线性函数,偏导数,数据模型,径向基神经网络,网络在线,在线估计,使用优化,优化理论,理论设计,控制方案,估计方法,收敛性,跟踪性能,径向基函数神经网络,数据驱动控制
AB值：
0.264608
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