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由于我国电力工业大容量、远距离、跨区域输电要求的提出，特高压直流输电(UHVDC)以其电压等级高、输送容量大、控制方式灵活、响应速度快的优势在地区电网互联中得到越来越广泛的应用。充分利用特高压直流输电的优势，可以为交流电力系统故障条件下提供功率支援，从而加快系统恢复过程，提高电力系统稳定性，对整个电力系统的安全稳定运行具有重要的现实意义。本文针对特高压直流输电系统强非线性且时变的特点，结合经典控制理论和智能控制理论设计出UHVDC暂态稳定附加控制器，并提出pi-sigma模糊神经网络附加控制来有效提高系统暂态稳定性。主要研究内容如下：
(1)阐述特高压直流输电的基本原理；在建立系统数学模型的基础上，详细讨论了其基本控制策略中各控制环节的结构和作用；在PSCAD/EMTDC电磁仿真软件中搭建特高压直流输电与测试交流网络的仿真模型，在不同故障条件下对交直流互联网络进行测试来研究基本控制策略的控制效果，仿真结果表明，在严重故障下，交流系统振荡严重甚至可能失稳。
(2)通过对经典控制理论中极点配置法进行研究得出UHVDC附加控制器的参数整定方案，针对建立的交直流混联系统模型进行暂态稳定附加控制的参数整定，仿真验证中取得较好的暂态稳定控制效果；在此基础上提出多种信号综合调制的方法，经仿真验证控制效果明显优于各信号单独作用，有利于系统可靠运行。
(3)深入分析模糊控制和神经网络控制的基本结构和原理，针对特高压直流输电系统非线性、时变的特点分别设计参数合理、性能优越的智能附加控制器。通过Matlab编写智能算法，并与PSCAD/EMTDC联合运行，实现了UHVDC智能附加控制的时域仿真，结果证明两种先进控制技术具有较好的鲁棒性，对系统具有较强的适应能力。
(4)针对模糊系统不具备学习功能和神经网络系统缺少透明度的不足，提出在特高压直流输电系统中应用pi-sigma模糊神经网络进行附加控制来提高系统暂态稳定。利用高木-关野模糊机制构成控制器的推理系统，利用神经网络的学习算法来优化模糊系统的相关参数，结合特高压直流输电系统设计了结构简单、易于实现的pi-sigma模糊神经网络控制器。联合仿真运行表明该控制技术有效改善系统暂态稳定，具有良好的鲁棒性和适应性，在几种控制方法中具有最优的稳定控制效果。