模糊神经网络构成的无功/电压自动调节系统

论文摘要

目前我国经济发展迅速,电力需求不断增大,对供电质量的要求也越来越高,而电压水平和功率因数这两个因数是衡量供电质量的决定性指标,为了实现电压和无功功率的调节,同时为了提高电力系统的经济效益,目前在供电系统中,多数的变电站都装有有载调压变压器(OLTC)和无功补偿并联电容器组,通过对变压器的调压分接头的调整和对电容器组的投切来调节和控制电力系统中的电压水平和功率因数,加上大规模的电力系统对自动化程度的要求越来越高,所以目前已经出现了一种无功自动调节系统(VQC),力求减少人工操作的次数,但是现在无功功率自动调节中广泛使用的九区图控制法由于它的无功调节边界是固定的,没有反映出无功功率对电压的影响,而电力系统的无功功率对电压的影响时很大的,所以在变电站的实际运行过程中存在控制器动作频繁,变压器调压分接头调节次数和电容器组的投切次数过多,电压波动大的情况,加重了这些设备的损耗,甚至会导致事故的发生,最后不得不放弃自动调节,改用手动调节,失去了自动化的意义。为了在满足电力系统电压和无功要求的前提下,尽可能的减少设备动作的次数,减轻运行设备的不必要损耗,减少系统电压的波动,本文针对现在这种电压和无功补偿的情况,在理论地详细分析无功功率和无功功率补偿原理的基础上,利用新兴的人工智能控制理论,提出了基于模糊神经网络技术的变电站的电压/无功控制方法,结合模糊控制和人工神经网络两者各自的优点,将现行的九区图控制方法中的控制边界进行了模糊化处理,并使用神经网络进行大量的训练,使得该系统不仅具有处理不精确性、不确定性事件的能力,而且具有很强的自学习、自适应的能力。该方法不需要建立精确的数学模型,对外部参数的变化具有良好的适应性,克服了传统九区图控制方法中的不足,解决了现行的电压/无功控制中的电压和无功无关的

论文目录

• 摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 无功功率补偿的现状
• 1.3 人工智能
• 1.4 本文的主要内容
• 第二章 无功功率和无功补偿
• 2.1 无功功率和功率因数
• 2.1.1 正弦电路的无功功率和功率因数
• 2.1.2 关于无功功率的几点解释
• 2.1.3 无功功率的影响
• 2.2 无功补偿
• 2.2.1 无功补偿的作用
• 2.2.2 无功补偿装置
• 2.2.3 并联电容器补偿无功功率的原理
• 2.2.4 并联电容器补偿无功功率的方式
• 2.2.5 并联电容器的投切
• 第三章 无功电压自动调节系统
• 3.1 无功电压自动调节系统的优化九区图控制原则
• 3.1.1 九区图控制原理
• 3.1.2 九区图投切原则
• 3.2 人工智能控制的电压／无功调节系统
• 3.2.1 智能控制
• 3.2.1.1 模糊控制
• 3.2.1.2 人工神经网络控制
• 3.2.2 人工智能控制的九区图
• 3.2.3 基于模糊控制的变电站综合控制
• 3.2.4 模糊控制系统的结构
• 3.2.5 模糊控制的逻辑表示
• 3.2.6 变电站电压／无功功率的模糊神经网络控制方法
• 第四章 算例仿真
• 结论
• 参考文献
• 攻读工程硕士学位期间发表论文
• 独创性声明
• 致谢