科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
14期
235-238,278
,共5页
电力系统%控制器%支持向量机%人工鱼群算法
電力繫統%控製器%支持嚮量機%人工魚群算法
전력계통%공제기%지지향량궤%인공어군산법
power system%controller%support vector machine%artificial fish algorithm
电力控制系统是一个非线性、时变系统,常规控制方法难以获得较好的控制效果,提出一种融合人工鱼群算法和支持向量机的电力系统优化控制方法(AFSA-SVMCA).采用非线性学习能力强的支持向量机对控制器参数进行离散化处理,得到控制规律,将系统超调量引入到控制对象的优化目标函数中,同时采用人工鱼群算法对支持向量机处理后的参数进行在线优化,进一步提高了系统控制性能.仿真结果表明,相对于传统算法,AFSA-SVMCA算法不仅加快控制系统的控制精度,而且超调量小、抗扰动能力强,可以获得高品质的电力系统控制效果.
電力控製繫統是一箇非線性、時變繫統,常規控製方法難以穫得較好的控製效果,提齣一種融閤人工魚群算法和支持嚮量機的電力繫統優化控製方法(AFSA-SVMCA).採用非線性學習能力彊的支持嚮量機對控製器參數進行離散化處理,得到控製規律,將繫統超調量引入到控製對象的優化目標函數中,同時採用人工魚群算法對支持嚮量機處理後的參數進行在線優化,進一步提高瞭繫統控製性能.倣真結果錶明,相對于傳統算法,AFSA-SVMCA算法不僅加快控製繫統的控製精度,而且超調量小、抗擾動能力彊,可以穫得高品質的電力繫統控製效果.
전력공제계통시일개비선성、시변계통,상규공제방법난이획득교호적공제효과,제출일충융합인공어군산법화지지향량궤적전력계통우화공제방법(AFSA-SVMCA).채용비선성학습능력강적지지향량궤대공제기삼수진행리산화처리,득도공제규률,장계통초조량인입도공제대상적우화목표함수중,동시채용인공어군산법대지지향량궤처리후적삼수진행재선우화,진일보제고료계통공제성능.방진결과표명,상대우전통산법,AFSA-SVMCA산법불부가쾌공제계통적공제정도,이차초조량소、항우동능력강,가이획득고품질적전력계통공제효과.
