ONLINE TUNING OF GENETIC BASED PID CONTROLLER IN LFC SYSTEMS USING RBF NEURAL NETWORK AND VSTLF TECHNIQUE

Mohammad Monfared; Abbas Molavi Daryani; Mehrdad Abedi

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ONLINE TUNING OF GENETIC BASED PID CONTROLLER IN LFC SYSTEMS USING RBF NEURAL NETWORK AND VSTLF TECHNIQUE

机译：基于RBF神经网络和VSTLF技术的LFC系统中基于遗传的PID控制器在线调整

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In this paper, a novel control strategy for the load frequency control (LFC) system is proposed. The developed method includes a genetic algorithm (GA) based self-tuned PID controller for online application. The new method is presented in order to regulate PID controller coefficients by a radial basis function neural network (RBFN). Furthermore, a very short time load forecasting (VSTLF) scheme is also employed as a novel approach for the system load variations to be considered in the LFC system. For validation of the proposed method, several comparative case studies are presented. The simulation results indicate that the proposed strategy improves the system dynamics remarkably.

机译：本文提出了一种新型的负载频率控制（LFC）系统控制策略。所开发的方法包括基于遗传算法（GA）的自调整PID控制器，用于在线应用。为了通过径向基函数神经网络（RBFN）调节PID控制器系数，提出了一种新方法。此外，非常短时间的负荷预测（VSTLF）方案也被用作LFC系统中要考虑的系统负荷变化的新颖方法。为了验证所提出的方法，提出了一些比较案例研究。仿真结果表明，该策略显着改善了系统动力学。

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来源
《Neural Network World》 |2008年第4期|p.309-322|共14页
作者
Mohammad Monfared; Abbas Molavi Daryani; Mehrdad Abedi;
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作者单位

Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology, Hafez Ave., Tehran 15914, Iran;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
load frequency control (LFC); real coded genetic algorithm (RCGA); radial basis function neural network (RBFN); very short time load forecasting (VSTLF);

机译：负载频率控制（LFC）;实数编码遗传算法（RCGA）;径向基函数神经网络（RBFN）;超短时负荷预测（VSTLF）;

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