针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后，系统频率会出现大幅度波动的问题，提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上，建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势，进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明，所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应，还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。
2023-03-17 14:42:50
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考虑到大型电力系统的负载频率控制（LFC），提出了一种鲁棒的分布式模型预测控制（RDMPC）。仅根据电力系统参数变化的系统不确定性以及发电率约束（...
2021-12-22 15:18:50
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JKD Power and Energy Solutions 开发了使用粒子群优化的互连电力系统中最佳负载频率控制的 MATLAB 仿真
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2021-11-09 14:38:07
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Optimal load frequency control in interconnected power system，基于粒子群算法的互联电力系统最优负荷频率控制。包括matlab完整代码。
2021-10-27 14:23:06
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行业分类-互联网-考虑联络线电力交易计划的多区域互联电力系统的风电消纳优化方法.zip
2021-08-11 09:03:12
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