Сибирский федеральный университет

Перевод названия: MODEL OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEM OF REACTIVE POWER FLOW AT THE BALANCE AFFILIATION BOUNDARY OF AN ENTERPRISE AND A GRID OPERATOR

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.21285/1814-3520-2018-12-185-201

Ключевые слова: активно-адаптивные элементы, искусственные нейронные сети, обучение нейронных сетей, метод Левенберга-Марквардта, система электроснабжения, компенсирующее устройство, active-adaptive elements, artificial neural networks, neural network training, Levenberg-Marquardt method, power supply system, compensating device

Аннотация: В данной работе предложена структура системы управления потоком реактивной мощности на границе балансовой принадлежности предприятия и сетевой организации, рассмотрены особенности нейронных сетей и представлена численно-математическая модель на основе искусственной нейронной сети для адаптивного управления потоком реактивной мощности, автоматизировано и программно реализовано обучение нейросети. Применен метод Левенберга-Марквардта для обучения искусственной нейронной сети, разработана структура системы управления потоком реактивной мощности и регулирования уровней напряжения. Разработан и программно реализован алгоритм обучения искусственной нейронной сети, основанный на методе Левенберга-Марквардта. Предложена адаптивная система управления потоком реактивной мощности на границе балансовой принадлежности предприятия и сетевой организации на основе синтеза искусственной нейронной сети и собственной логики СТАТКОМ. The paper proposes the structure of the reactive power flow control system at a balance affiliation boundary of an enterprise and a grid operator. It deals with the features of neural networks and presents a numerical mathematical model based on an artificial neural network for adaptive control of reactive power flow. Training of the neural network is automated and implemented in software. Levenberg-Marquardt method is used for neural network training. The structure of the control system of reactive power flow and voltage levels is designed. A Levenberg-Marquardt method-based algorithm for neural network training is developed and implemented in software. The authors have proposed an adaptive control system of reactive power flow at the balance affiliation boundary of an enterprise and a grid operator based on the synthesis of the artificial neural network and STATCOM own logic.

Журнал: Вестник Иркутского государственного технического университета

Выпуск журнала: Т. 22, № 12

Номера страниц: 185-201

ISSN журнала: 18143520

Место издания: Иркутск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Иркутский национальный исследовательский технический университет"

• Петухов Роман Алексеевич (Сибирский федеральный университет)
• Сизганова Евгения Юрьевна (Сибирский федеральный университет)
• Сизганов Никита Вячеславович (ООО «НПЦ Магнитной гидродинамики»)
• Филатов Алексей Николаевич (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК