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申请/专利权人：武汉大学
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118300119A
主分类号：H02J3/14
分类号：H02J3/14;G06N3/043;G06N3/006;G06N3/08;G05B13/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及电力系统运行与控制技术，具体涉及基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法及设备，该方法包括：建立基于广域信息的局域电网系统等效简化模型；广域测量系统的控制时延补偿；建立含时延补偿的动态电压控制模型；训练模糊神经网络；利用改进粒子群算法搜索最优控制结果；设计动态电压最优控制方法。该方法充分利用来自广域信息的优势，使得模型更加精确地反映局部电网的真实运行状况。针对广域测量系统的控制时延问题，采用时延预测补偿技术，确保控制信号的实时性和准确性，显著提高了电压控制的响应速度。引入模糊神经网络的控制策略，有利于提升系统的自适应性和鲁棒性，确保了电力系统在复杂变化条件下的稳定。
主权项：1.一种基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：电解铝负荷参与电网电压控制，基于广域测量系统的实时参数，建立负荷节点电压偏差向量和系统状态量之间的耦合关系，从而建立基于广域信息的局域电网系统等效简化模型；基于局域电网中各同步向量测量装置信号传回广域测量系统主站的不同时延，对广域测量系统收到的信号完成控制时延补偿；根据含有控制时延补偿的广域测量系统，考虑节点电压与控制代价，建立含时延补偿的动态电压控制模型；将系统状态量和节点电压偏差量作为模糊神经网络的输入和输出，确定模糊神经网络结构，提取需要优化的参数，并采用改进粒子群算法得到优化后的参数，确定动态电压最优控制方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法及设备
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