不确定互联电力系统的RBF网络自适应混沌控制.pdf

《不确定互联电力系统的RBF网络自适应混沌控制》这篇论文主要探讨了在电力系统中，如何应对混沌行为的控制问题。混沌是复杂系统的一种表现，它在电力系统中可能导致稳定性丧失，影响系统的正常运行。文章关注的是在面对周期性负荷扰动和电磁功率扰动的不确定互联电力系统模型，如何实现有效的混沌控制。 论文建立了一个包含周期性负荷扰动和电磁功率扰动的互联电力系统模型，这种模型能够更真实地反映实际电力系统的动态行为。通过分岔图的分析，作者揭示了系统对参数变化和外部干扰的敏感性，这是混沌现象产生的基础。分岔图是一种研究系统动态行为随参数变化的方法，能帮助理解系统从稳定状态到混沌状态的转变过程。 针对系统内部参数的不确定性以及扰动幅值的变化，论文提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的自适应滑模控制策略。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力和快速的学习能力，在混沌控制领域有着广泛的应用。滑模控制则是一种能有效处理系统不确定性的控制方法，它通过设计一个滑动表面，使得系统状态能快速且无差地到达这个表面，从而实现对混沌行为的抑制。 该自适应滑模控制策略结合了RBF神经网络的优点，可以在线识别系统参数，使得控制器能够适应参数的变化，即使在存在不确定性的情况下也能保证系统的稳定性。同时，这种方法能有效地减少控制时间和逼近误差，避免了传统滑模控制可能出现的抖振问题，提高了控制的实时性和鲁棒性。 通过仿真结果，论文验证了所提方法的有效性。不仅可以消除混沌的特征，如混沌振荡，而且可以显著减少控制时间和逼近误差，增强了电力系统的稳定性和安全性。此外，该方法的实施对于电力系统实时控制具有重要意义，因为电力系统需要快速响应并保持稳定，特别是在面对各种不确定性因素时。 总结来说，这篇论文提出的RBF神经网络自适应滑模控制策略为解决不确定互联电力系统的混沌控制问题提供了一个有效途径。该方法不仅克服了系统参数不确定性带来的挑战，还优化了控制性能，对于电力系统的技术发展和安全运行具有重要的理论和实践价值。