人工智能技术在电力系统稳定控制中的应用

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人工智能技术在电力系统稳定控制中的应用

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人工智能技术在电力系统稳定控制中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：异步运行是同步电机的一种非正常运行状态。带励磁的同步电机异步运行会造成系统中电压、电流和功率的剧烈振荡；无励磁同步电机异步运行时要从系统吸收大量的无功功率，这无论是对系统还是电机本身的安全运行都会带来不良的影响。但是理论研究和运行经验都表明，在一定的条件下，积极而谨慎地利用同步电机短时间的异步运行，采取措施使之迅速恢复（文章此处忽略..）同步，对于改善系统的运行条件也是有利的。故在本文中，便讨论了带励磁的失步发电机从失步运行状态被拉入同步运行需采取的控制措施一再同步附加断续控制(已在文献[13-15]中提出)，本文在此基础上又提出了另一种再同步附加断续控制一再同步简化附加断续控制。这两种方法都是在发电机的励磁和原动机系统中附加控制措施，即快速励磁和快关汽门，并且二（略..）者均具有较好的控制作用。智能控制是控制理论发展的高级阶段。它主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题，并且智能控制具有学习功能、适应功能及组织功能等控制功能特点。基于此，在本文的第一部分中，把前面提到的两个理论分别用模糊控制理论实现，进一步又用模糊神经网络来达实现再同步简化附加断续控制机理。这个再同步简化（本文此处忽略..）附加断续控制远离及这些智能控制器的有效性由数字仿真给予了证明。目前对于线路瞬时性故障的最佳重合闸时刻以离线计算为主，如利用能量函数法，但其计算困难，计算时间较长，在电力系统中不能满足实际运行条件变化的要求。小波变换是一种信号的时间—尺度(时间—频率)分析方法，它四川大学硕士学位论文具有多分辨分析（Multi代solutio（此处忽略..）nnalysis）的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。并且人工神经网络具有其独特的智能控制功能。因此，在本文的第二部分中提出了一种基于小波变换和人工神经网络方法的在线寻求瞬时性故障最佳重合时刻的方法，只需较短时间就能计算出最佳重合闸时刻。最后用算例验证了所提出方法的有效性和准确性。

以上为本篇毕业论文范文人工智能技术在电力系统稳定控制中的应用的介绍部分。

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