云神经网络自适应逆系统在电力负荷频率控制中的应用

"基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制" 本文主要探讨的是如何在多区域互联电力系统中，应对风电及负荷扰动导致的频率波动问题，提出了一种创新的控制策略——基于云神经网络的自适应逆控制系统。这种控制方法旨在改善电力系统的动态响应，同时有效地抑制由风能和负荷变化引起的系统扰动。 首先，文章从单一区域电力系统的有功输出特性出发，构建了一个考虑多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。这个模型的目的是确保在不同的区域之间，电力供需平衡，从而维持系统频率的稳定。 接下来，文章引入了自适应逆控制理论，这是一种能够兼顾系统响应速度和扰动抑制的技术。自适应逆控制通过对系统动态特性的实时学习和调整，可以有效地改善系统的控制性能。然而，由于实际电力系统中存在许多不确定性因素，如风电的随机性、负荷的模糊性和非线性，传统的自适应逆控制可能难以达到理想效果。 为了解决这个问题，论文创新性地将云模型引入到自适应逆控制系统中，构建了云神经网络辨识器。云模型是处理模糊性和随机性不确定性的一种有效工具，它能够更好地模拟和学习系统的行为。云神经网络辨识器通过结合神经网络的非线性建模能力与云模型的不确定性处理能力，提高了对系统状态和扰动的识别精度。 通过仿真结果，文章证实了所设计的云神经网络自适应逆系统在负荷频率控制中的优越性。它可以提供良好的动态响应，显著减小由风电和负荷变化引起的系统扰动，从而增强了电力系统的稳定性和可靠性。相比于传统的控制策略，如比例积分（PI）控制器、模型预测控制、人工神经网络控制器等，该方法在抑制扰动和提高动态性能上具有更优的表现。 这篇研究为多区域互联电力系统的负荷频率控制提供了新的解决方案，尤其是在应对可再生能源和负荷不确定性方面。通过云神经网络自适应逆控制，电力系统能够更加灵活、稳定地应对各种扰动，为未来的智能电网和清洁能源整合提供了理论支持。