Design of Adaptive Neural Network Controller for Thermal Power System Frequency Control

摘要

This paper deals with analytical and simulation approach for choice of activation functions and instead of a number of nodes for a class of neural network controllers for frequency control of thermal power systems. Neural network update laws are derived via Lyapunov like stability analysis. When number of nodes is fixed, then simulation analysis is conducted to find the best performer activation function. Best performance is chosen using integral error criteria and proper statistical tests.%Članak opisuje analitičko-simulacijski přistup izboru aktivacijskih funkcija I broja čvorova za klasu regulátora s neuronskim mrežama za regulaciju frekvencije u elektroenergetskom sustavu s toplinskim turbinama. Zakoni učenja neuronske mreže su izvedeni kroz analizu stabilnosti primjenom funkcije Ljapunova. Nakon stoje odreíen broj čvorova, proveden je simulacijski postupak za odre~ivanje najbolje aktivaci-jske funkcije. Najbolja funkcija za dani regulátor je odre~ena korištenjem kriterija integrálně pogreške I statističkim testiranjem.