Automatic generation control of power system using Deep neural network

机译：基于深度神经网络的电力系统自动发电控制

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In this paper, deep neural network predictive controller (DNNPC) is used to control the load frequency of interconnected distribution networks. The proposed algorithm can ensure that the steady-state error of the load frequency and the connection power are maintained within a given range. The performance of the controller is verified by the MATLAB/SIMULINK toolkit. The simulation results show that the algorithm can be effectively applied to automatic generation control (AGC) study of power system with different degrees of complexity and nonlinearity.

机译：本文使用深度神经网络预测控制器（DNNPC）来控制互连配电网络的负载频率。所提出的算法可以确保负载频率和连接功率的稳态误差保持在给定范围内。控制器的性能已通过MATLAB / SIMULINK工具包进行了验证。仿真结果表明，该算法可以有效地应用于复杂度和非线性程度不同的电力系统自动发电控制（AGC）研究。

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来源
《IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration》|2019年|342-347|共6页
会议地点
作者
Haiguo Tang; Hua Leng; Jiran Zhu; Zhidan Zhang; Di Zhang; Fengrui Xu; Jinliang You;
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原文格式 PDF
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中图分类
关键词
Automatic generation control; Power system dynamics; Frequency control; Neural networks; Optimization;

机译：自动发电控制;电力系统动力学;频率控制;神经网络;优化;

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