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New Neural Power System Stabilizer for Brushless Exciter

机译：用于无刷激励器的新型神经系统稳定器

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In this paper, a new brushless exciter generator power system stabilizer is proposed. The design is based on a recurrent neural network trained with a model-free approach and using the feed-forward error propagation learning algorithm. This is of great importance, as it will be outlined in the paper. The aim is to ensure a good damping of the power grid oscillations and to maintain constant voltage magnitude. This is done by providing an adequate control signal that delivers the reference input of the automatic voltage regulator. This stabilization signal is developed from the rotor speed. The results show the effectiveness of the proposed approach. The system response has less oscillations with a shorter transient time. The study was extended to faulty power plants.
机译：本文提出了一种新型的无刷励磁发电机电力系统稳定器。该设计基于使用无模型方法并使用前馈误差传播学习算法训练的递归神经网络。这是非常重要的，因为它将在本文中概述。目的是确保对电网振荡的良好阻尼并保持恒定的电压幅值。这是通过提供适当的控制信号来完成的，该信号传递自动电压调节器的参考输入。该稳定信号由转子速度产生。结果表明了该方法的有效性。系统响应具有更少的振荡和更短的瞬态时间。该研究已扩展到有故障的电厂。

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