双馈风机神经电力系统稳定器设计与仿真研究

• 作 者: 牛玉广 杨巍 李晓明 王世林 林忠伟
• 机 构: 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京,102206;华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206;中国电力工程顾问集团华北电力设计院工程有限公司,北京100120;华北电力大学控制
• 出 处: 系统仿真学报
• 发表日期: 2017年01期
• 关键词: double fed induction generator power system stabilizer artificial neural network

为提高并网双馈风机的暂态稳定性。设计了一种基于磁链幅值相角控制(Flux Magnitude Angle Control,FMAC)的神经自适应电力系统稳定器(Neural Adaptive Power System Stabilizer,NPSS)通过在线训练Elman神经网络以实现自适应控制,利用双馈风机雅各比矩阵的符号代替雅各比矩阵运算以减少计算时间、提高运算速率。主导特征值分析和动态仿真证明神经电力系统稳定器在改善系统阻尼方面的有效性。与同步发电机(Synchronous Generatio