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首页> 外文会议>2013 16th International Multi Topic Conference >Online adaptive Legendre wavelet embedded neurofuzzy damping control algorithm
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Online adaptive Legendre wavelet embedded neurofuzzy damping control algorithm

机译：在线自适应勒让德小波嵌入式神经模糊阻尼控制算法

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Power system stability can significantly be enhanced by installing a Static Synchronous Series Compensator (SSSC) using appropriate damping control scheme. In this work, a new Online Adaptive Legendre Wavelet (OALeW) based NeuroFuzzy control of SSSC is proposed. The proposed control strategy tunes the rule base using the current estimate of plant model, based on the online sensitivity measure, provided by the identification block. The parameters of the controller are updated online using gradient descent based backpropagation algorithm. The robustness of the proposed control strategy is validated using nonlinear time domain simulations and different performance indices for Single Machine Infinite Bus (SMIB) and multimachine test systems. A comparative analysis with singleton Takagi-Sugeno-Kang (TSK) reveals that the proposed OALeW control performs better in both the transient and steady-state regions for different operating conditions and faults with improvement in control effort smoothness.
机译：通过使用适当的阻尼控制方案安装静态同步串联补偿器（SSSC），可以大大提高电力系统的稳定性。在这项工作中，提出了一种新的基于在线自适应勒让德小波（OALeW）的SSSC NeuroFuzzy控制。所提出的控制策略基于识别模块提供的在线敏感性度量，使用当前工厂模型估计值来调整规则库。使用基于梯度下降的反向传播算法在线更新控制器的参数。对于单机无限总线（SMIB）和多机测试系统，使用非线性时域仿真和不同的性能指标来验证所提出控制策略的鲁棒性。与Singleton Takagi-Sugeno-Kang（TSK）进行的比较分析表明，对于不同的操作条件和故障，所提出的OALeW控制在瞬态和稳态区域均表现更好，并且控制力度平滑度得到改善。

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