发电机组励磁与汽门协调控制器的设计

摘要

发电机组的励磁与汽门协调控制能够快速有效地促进电力系统的稳定.文中设计了一种基于模糊神经网络的发电机组励磁与汽门协调控制器,该控制器将人工神经网络和模糊控制理论有机结合在一起,应用多层前馈BP网络和模糊推理控制模型,通过网络的自学习,修正网络的权值从而实现模糊神经网络的自学习控制.通过对单机无穷大系统进行仿真实验,结果表明,基于模糊神经网络的发电机组励磁与汽门协调控制器具有较好的静态性能和动态特性,系统在不同的故障情况下具备较强的鲁棒性.