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【021】基于神经网络的电力系统暂态稳定分布式自适应控制
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【021】基于神经网络的电力系统暂态稳定分布式自适应控制 【内容简介】针对电力系统中普遍存在的系统非线性和参数不确定性等问题,提出一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的分布式自适应控制器,以提高多机电力系统的暂态稳定性,利用基于RBFNN的方法对系统中的未知非线性项和外部扰动进行补偿,设计相应的自适应参数估计方法,逼近未知非线性项的理想权值矩阵,该策略基于多智能体框架,分布式控制器通过通信网络接收测量装置测量的实时数据,并控制储能装置动作,使受到扰动后各发电机能够迅速实现频率同步,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明所提出的分布式控制方法的收敛性, 【#非搬运】【#m文件】【#程序原创】 【注意事项】 -1. 复现结果与上图中一致,但可能无法完全还原 Paper 中的结果! -2. 由于代码的可复制性,请在确认需求后再付款,购买后无法提供退款服务! -3. 仅能够用于学习交流用途,不可用于商业用途,违者必究! -4. 代码为原创非搬运,因此可提供代码(非 Paper)内的 所有 问题讲解! -5. 流程:拍下(可改价)->付款->直接发货->确认收货! -0. 接受上述事项后再拍(上述5条截图保存),介意者勿拍!
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