МОДЕЛЬ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКОМ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ НА ГРАНИЦЕ БАЛАНСОВОЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ И СЕТЕВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ : научное издание
Библиографическое описание:МОДЕЛЬ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКОМ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ НА ГРАНИЦЕ БАЛАНСОВОЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ И СЕТЕВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ : научное издание / Р. А. Петухов [и др.]. - Текст : непосредственный // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2018. - Т. 22, № 12. - С. 185-201. - ISSN 1814-3520. - ISSN 2500-1590, DOI 10.21285/1814-3520-2018-12-185-201. Перевод заглавия: MODEL OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEM OF REACTIVE POWER FLOW AT THE BALANCE AFFILIATION BOUNDARY OF AN ENTERPRISE AND A GRID OPERATOR
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.
Издательство:Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Иркутский национальный исследовательский технический университет, Иркутск
Источник:Вестник Иркутского государственного технического университета
Выпуск:Т. 22, № 12
Номера страниц:185-201
Держатель оригинала документа:ООО «НПЦ Магнитной гидродинамики», Сибирский федеральный университет
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
