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首页> 外文期刊>International journal of electrical power and energy systems >Reactive power control in decentralized hybrid power system with STATCOM using GA, ANN and ANFIS methods
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Reactive power control in decentralized hybrid power system with STATCOM using GA, ANN and ANFIS methods

机译：基于STATCOM的分散混合电力系统无功控制的GA，ANN和ANFIS方法

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In this paper, STATCOM performance for voltage-reactive power control is investigated by comparing different tuning methods, used to evaluate gain parameters of STATCOM controller in presence of high probabilistic uncertainty in input wind power and reactive power load demand. To control voltage transient response in least time, reactive power demand is managed by STATCOM. The conventional methods for tuning gain parameters of STATCOM controller do not satisfactorily operate in case of random disturbances and therefore, advanced controllers such as Genetic Algorithm (GA), Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) are required. The main contribution of the paper is: (i) Investigation of STATCOM performance in presence of high probabilistic uncertainty with step changes in input wind power and reactive power load demand, (ii) system studies during dynamic conditions with composite load model in lieu of static load model in the system, (iii) comparison of voltage control and STATCOM reactive power using various tuning methods. Results comparison through all tuning methods show that advanced tuning methods are able to preserve optimal performances over wide range of disturbances using Integral of Square of Errors (ISE) criterion. (C) 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本文通过比较不同的调谐方法研究了STATCOM在无功功率控制中的性能，用于在输入风电和无功负荷需求存在高概率不确定性的情况下评估STATCOM控制器的增益参数。为了在最短时间内控制电压瞬态响应，无功功率需求由STATCOM管理。在随机扰动的情况下，用于调节STATCOM控制器增益参数的常规方法无法令人满意地运行，因此，需要高级控制器，例如遗传算法（GA），人工神经网络（ANN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）。该论文的主要贡献是：（i）在存在高概率不确定性的情况下研究STATCOM性能，其中输入风功率和无功功率负荷需求呈阶跃变化；（ii）在动态条件下使用复合负荷模型代替静态进行系统研究系统中的负载模型，（iii）使用各种调整方法比较电压控制和STATCOM无功功率。通过所有调整方法进行的结果比较表明，使用误差平方积分（ISE）准则，高级调整方法能够在较大范围的干扰下保持最佳性能。 （C）2016 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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