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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明涉及电力系统运行与控制技术，具体涉及基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法及设备，该方法包括：建立基于广域信息的局域电网系统等效简化模型；广域测量系统的控制时延补偿；建立含时延补偿的动态电压控制模型；训练模糊神经网络；利用改进粒子群算法搜索最优控制结果；设计动态电压最优控制方法。该方法充分利用来自广域信息的优势，使得模型更加精确地反映局部电网的真实运行状况。针对广域测量系统的控制时延问题，采用时延预测补偿技术，确保控制信号的实时性和准确性，显著提高了电压控制的响应速度。引入模糊神经网络的控制策略，有利于提升系统的自适应性和鲁棒性，确保了电力系统在复杂变化条件下的稳定。

主权项：1.一种基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：电解铝负荷参与电网电压控制，基于广域测量系统的实时参数，建立负荷节点电压偏差向量和系统状态量之间的耦合关系，从而建立基于广域信息的局域电网系统等效简化模型；建立基于广域信息的局域电网系统等效简化模型包括以下步骤：1.1.建立局域电网模型，局域电网模型包括同步发电机的三阶模型、电解铝负荷模型和厂用电负荷和热负荷模型；1.2.基于广域信息的局域电网系统等效简化，包括以下处理，将同步发电机的三阶模型简化为一阶模型；将所获得的一阶模型做差分，获得含系统状态量和节点电压偏差量的同步发电机一阶模型；根据厂用电负荷和热负荷模型获得的网络方程，将联络节点消去获得含发电机节点和负荷节点的网络方程；依据含发电机节点和负荷节点的网络方程，建立发电机网络接口方程；依据电解铝负荷与发电机网络接口方程，建立电解铝负荷-网络的接口方程；将发电机网络接口方程和电解铝负荷-网络的接口方程代入含发电机节点和负荷节点的网络方程，获得负荷节点电压和系统状态量的关系式，得到局域电网系统的动态模型；基于局域电网中各同步向量测量装置信号传回广域测量系统主站的不同时延，对广域测量系统收到的信号完成控制时延补偿；广域测量系统完成控制时延补偿包括以下步骤：2.1.利用概率分布法确定时延预测补偿的时间长度；2.2.采用一阶差分指数平滑法进行预测补偿值的计算；2.3.进行预测补偿数据更新，获得更新后的预测补偿值，包括以下处理，采用一阶差分指数平滑法，利用更新后的数据重新计算平滑值；将新计算得到的平滑值应用于最新的数据，以获得更新后的预测补偿值；持续监测广域测量系统接收的数据，若在规定时间内未收到更新数据，则触发丢包处理机制，该机制将依据已有的最后有效数据和预测补偿值来来估算丢失的数据；根据含有控制时延补偿的广域测量系统，考虑节点电压与控制代价，建立含时延补偿的动态电压控制模型；建立含时延补偿的动态电压控制模型包括以下步骤：3.1.建立含有控制时延补偿的系统模型，包括依据广域测量系统的控制时延补偿，对建立的基于广域信息的局部电网系统等效简化模型参数进行调整，使输入不同同步相量测量装置子站的量测值处在同一时刻；3.2.建立动态电压控制模型，包括根据含有控制时延补偿的广域测量系统，考虑节点电压偏差与控制代价，建立动态电压控制模型；将系统状态量和节点电压偏差量作为模糊神经网络的输入和输出，确定模糊神经网络结构，提取需要优化的参数，并采用改进粒子群算法得到优化后的参数，确定动态电压最优控制方法。

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百度查询： 武汉大学 基于模糊神经网络的电解铝参与电网电压控制方法及设备