基于人工神经网络的智能同步发电机励磁控制器研究

本篇论文《人工智能-基于人工神经网络的同步发电机励磁控制的研究》由南京理工大学的硕士研究生刘林兴撰写，专业方向是电力系统及其自动化，指导教师为都洪基。该研究着重于电力系统中同步发电机励磁控制的智能化方法，针对电力系统的强非线性特性，提出了三种创新的神经网络励磁控制器。 首先，作者探讨了基于人工神经网络的PID励磁控制器（ANNPC），这是一种结合了传统PID控制算法与神经网络自适应性的新型控制器，旨在提高系统的动态响应能力和控制精度。它利用神经网络的自学习能力，能够根据运行条件的变化自我调整参数，从而实现更精确的励磁控制。 其次，作者引入了基于线性优化（Linear Optimization, LO）的神经网络参数自校正励磁控制器（ANLOEC）。这个控制器利用线性优化理论，结合神经网络的逼近功能，能够在保证系统稳定性的同时，通过实时的参数调整，实现对复杂非线性系统的有效控制。 最后，作者设计了一个更为高级的控制器——自适应神经网络多变量励磁控制器（ANMVEC）。ANMVEC在ANLOEC的基础上进一步提升了控制性能，它除了具备ANLOEC的优点外，还加入了神经网络辨识器NNI，用于在线识别和学习系统动态特性，使得控制器能实时适应并接近实际最优控制策略，显著提高了同步发电机的稳态和暂态性能。 论文通过在单机无穷大系统中的仿真验证，对比了这些智能励磁控制器与常规比例励磁调节器和线性最优励磁控制器的性能，结果显示，神经网络驱动的控制器在控制效果上有了显著提升，证明了其在电力系统中的实际应用潜力和优势。 总结来说，这篇论文深入研究了人工神经网络在同步发电机励磁控制领域的应用，展示了其在应对电力系统复杂性、提高控制精度和自适应性方面的巨大潜力，为未来智能电力系统的优化控制提供了新的思路和技术支持。