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1、电力系统小波神经网络负荷频率控制器的研究《自动化与仪器仪表》2006年第2期(总第124期)电力系统小波神经网络负荷频率控制器的研究*李正[¨,刘卉扪,杜成涛[¨,杨文焕](1.上海理工大学电气工程学院,上海200031;2.四川省宜宾电业局,四川644000)摘要:将小波网络用于电力系统负荷频率辨识和控制中,建立了非线性的电力系统负荷频率控制LFC模型,用递归NARMA模型的小波网络辩识器对LFC模型进行了辩识,利用Akaike'S的最终预测误差准则FPE和信息准则AIC,进行了隐层节点数目和反馈阶次的计算
2、,用辩识结果建立了NARMA模型的小波网络的控制器,对LFC模型进行控制,理论和仿真表明辩识和控制模型可取得较好效果.关键词:小波网络;负荷频率控制;NARMA模型Abstract:ItappliesWNNtotheLFCidentificationandcontrolinpowersystem.ItbuildsLoadFrequencyControlmodelinpowersystem,andidentificatesthismodelusingNARMAofWNN,se-lectthenumbersofn
3、euronsinlayerandthefeedbackordersusingtheAkaikeFinalPredictionErroranditsInformationCriterion.ItputsforwardthecontrollerimplementedbyWNN.Theoreticanalysisandsimulationsshowthatthemethodishighlyeffctive.Keywords:Waveletneuralnetworks;Loadfrequencycontrol;NAR
4、MA中图分类号:TP273文献标识码:B文章编号:1001--9227(2006)O2～0oO7一O50引盲电力系统是一种复杂的动态平衡的大系统,在这种大系统中通常用传统的控制方法对发电机的输出功率进行调整,以保持电力系统负荷波动的平衡和系统频率的质量.随着电力技术的发展,发电机组的容量日趋增大,电网结构及其运行方式日益庞大和复杂.甚至电网中潮流的大小和方向也经常性地变化着,从而使系统的数学模型复杂化,加上电力系统中的各个环节存在着非线性和多变量的交叉与融合,使系统的数学模型更加难于建立和求解,并且控制器控制
5、参数的调整也很困难,即使对系统进行简化,对应不同时刻和不同的运行方式,也难以找到合适的控制器参数.因此有必要研究新的更有效的负荷频率辨识和控制方法.本文将小波网络用于电力系统负荷频率辨识和控制中,建立了非线性的电力系统负荷频率控制LFC模型,用递归NARMA模型的小波网络辩识器对LFC模型进行了辩识,用辩识结果建立了NARMA模型的小波网络的控制器,对LFC模型进行控制,取得了较好效果.1NARMA的小波神经网络辩识和控制模型1.1小波神经网络*上海理工大学青年科研基金资助,资助号O3XQNOO8收稿日期:2
6、oo5—1O—O8设函数';I∈(R)IL(R),且其Fourier变换(O)----0,由'lI经伸缩和平移得到一族函数:一(detDk)童~[Dkx--tk]:(1){tk∈R",Dk—diag(dO,dk∈R",kEZ}其中,dk和t分别是伸缩和平移矢量.'lI为基本小波或母小波,为分析小波或连续小波.如果'lI的Fourier变换满足允许性条件,则称基本小波'lI为允许小波,允许性条件为下式:c一』..d..(2)(o如果基本小波'lI为允许小波,则可以从连续小波变换中恢复出原始信号,即有如下连续小波
7、分解和重构式:-W(d,t)一JRnf(x)(detD)~qa[Dx--t]dx(3)f(x)=』Rn』w(y,t)(detD)~~b[Dx--t]dydt'(4)如果满足框架特性:存在两个常数和,对于所有()中的f,满足lIflI;≤∑l<,f>l≤lIf(5)在求和中,<,>表示()的内积,求和范围为整个簇中的所有元素.那么就可以从所有框架中的元素的线形组合中恢复出原始信号.如果=C一C,那么框架中是紧致框架,7电力系统小波神经网络负荷频率控制器的研究李正,等有下式成立:fix)=
8、:=C∑I<,f>I;{∈)(6)如果=CTI1a一l,那么框架的元素是正交基,有下式成立:f(x)一∑l<,f>l:{∈中)(7)将(6)式和神经网络联系起来,可得小波神经网络:.f(x)≈艺widet(Di)音d2[D~,x--ti](8)考虑到(8)式的实用性,将其改为:f(x)一艺wiDix—ti]+蚕(9)蚕是用来处理在有限域中的非零均值函数,在小波分解中,只需确定
