-
公开(公告)号：CN110912185B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911157156.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，涉及电力系统自动控制领域，该控制器设计方法包括：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，根据自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，针对控制器参数设定约束条件，根据所建立的目标函数和约束条件采用引导烟花算法寻优从而获得控制器参数的整定结果。本发明所设计控制器表现出了良好的控制效果，解决了风力发电波动性对电力系统控制效果的不良影响，同时解决了传统PID控制器参数设置不合适，导致自动发电控制系统的动态响应不理想的技术问题。
-
公开(公告)号：CN110096785B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910340736.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及了一种堆叠自编码器方法并可应用于超超临界机组建模，在机组内选用了较完整数据的情况下，这一方法解决了大数据背景下传统系统辨识方法很难建立精确的分析模型的问题，同时为了免去繁琐的数据预处理过程，采用最大相关熵函数作为代价函数，具体步骤包括：设定一个超超临界的火电厂，从超超临界机组数据集中提取合适的数据作为模型训练的输入输出样本集，确定堆叠自编码器的网络结构，选取的输入数据集作为模型的输入，采用梯度下降法对每一个自编码器进行训练，利用输入输出数据对堆叠自编码器整个网络采用梯度下降法进行微调，对数据反归一化，从而产生堆叠自编码器的最终输出。
-
公开(公告)号：CN110096785A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910340736.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及了一种堆叠自编码器方法并可应用于超超临界机组建模，在机组内选用了较完整数据的情况下，这一方法解决了大数据背景下传统系统辨识方法很难建立精确的分析模型的问题，同时为了免去繁琐的数据预处理过程，采用最大相关熵函数作为代价函数，具体步骤包括：设定一个超超临界的火电厂，从超超临界机组数据集中提取合适的数据作为模型训练的输入输出样本集，确定堆叠自编码器的网络结构，选取的输入数据集作为模型的输入，采用梯度下降法对每一个自编码器进行训练，利用输入输出数据对堆叠自编码器整个网络采用梯度下降法进行微调，对数据反归一化，从而产生堆叠自编码器的最终输出。
-
公开(公告)号：CN110912185A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911157156.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，涉及电力系统自动控制领域，该控制器设计方法包括：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，根据自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，针对控制器参数设定约束条件，根据所建立的目标函数和约束条件采用引导烟花算法寻优从而获得控制器参数的整定结果。本发明所设计控制器表现出了良好的控制效果，解决了风力发电波动性对电力系统控制效果的不良影响，同时解决了传统PID控制器参数设置不合适，导致自动发电控制系统的动态响应不理想的技术问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
