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Online adaptive NeuroFuzzy wavelet based SSSC control for damping power system oscillations

机译：基于在线自适应神经外部小波用于阻尼电力系统振荡的SSSC控制

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Major blackouts reported in the literature due to low frequency inter-area oscillations highlight the importance of efficient damping control devices. This paper presents an Online NeuroFuzzy Wavelet Control (ONFW-C) based auxiliary damping control (ADC) to damp inter-area oscillations in a multi-machine power system using Static Synchronous Series Compensator (SSSC). The control system parameters are tuned online based on the adaptive NeuroFuzzy rules extracted from rotor speed error and its derivative. The optimization of the proposed control paradigm is done using gradient descent based back-propagation algorithm. The control scheme utilizes the model free direct control structure which reduces the computational complexity, latency and memory requirements for real time implementation. The robustness of the proposed control system is checked against various faults and operating conditions on the basis of nonlinear time domain simulations. Finally, the results of proposed ONFW-C are compared with Online NeuroFuzzy TSK Control (ONFT-C).
机译：由于低频间振荡的文献中报告的主要停电突出了高效阻尼控制装置的重要性。本文介绍了一种基于在线神经油画小波控制（ONFW-C）的辅助阻尼控制（ADC），用于使用静态同步串联补偿器（SSSC）在多机电源系统中抑制面积间振荡。控制系统参数基于从转子速度误差及其衍生物提取的自适应神经外套规则在线进行在线调谐。所提出的控制范例的优化是使用基于梯度下降基础的反向传播算法完成的。控制方案利用自由模型直接控制结构，从而降低了实时实现的计算复杂性，延迟和内存要求。基于非线性时域仿真，检查所提出的控制系统的鲁棒性和各种故障和操作条件。最后，将提出的ONFW-C的结果与在线神经摩擦TSK控制（onft-C）进行比较。

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