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基于双深度输入凸神经网络多模型的中间点过热度预测控制
1
作者
钟信
冯磊华
+1 位作者
何金奇
杨锋
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期107-114,共8页
新能源大量并网,超临界火电机组参与调峰容易造成中间点过热度较大波动,从而导致过热蒸汽超温等问题。为较好控制中间点过热度达到稳定,提出了一种基于双深度输入凸神经网络多模型(muti-DDICNN model)的中间点过热度预测方法,分别训练...
新能源大量并网,超临界火电机组参与调峰容易造成中间点过热度较大波动,从而导致过热蒸汽超温等问题。为较好控制中间点过热度达到稳定,提出了一种基于双深度输入凸神经网络多模型(muti-DDICNN model)的中间点过热度预测方法,分别训练了不同预测步长下子模型,构建了中间点过热度状态预测网络(SPNN)和误差预测网络(EPNN)。利用此预测网络凸性质,设计了一种基于双深度输入凸神经网络多模型预测控制器(DDICNN-MPC),将控制问题转化为凸优化问题,求取控制矩阵对目标函数的雅可比矩阵,采用梯度下降法计算控制矩阵最优解。仿真结果表明,DDICNN-MPC能快速平稳地跟踪中间点过热度设定值,且稳态误差较小,具有较好的调节能力。
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关键词
中间点过热度
输入凸神经网络
模型预测控制
梯度下降法
凸
优化
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职称材料
嵌入输入凸神经网络的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法
被引量：
2
2
作者
刘友波
王天翔
+5 位作者
邱高
魏巍
周波
刘挺坚
刘俊勇
梅生伟
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期151-159,共9页
电力系统静态电压稳定控制通常依赖于精准的物理建模,可能导致收敛和时效性问题。从数据驱动的角度出发,提出一种嵌入输入凸神经网络(ICNN)的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法。利用ICNN精准地参数化由运行变量映射的凸非线性...
电力系统静态电压稳定控制通常依赖于精准的物理建模,可能导致收敛和时效性问题。从数据驱动的角度出发,提出一种嵌入输入凸神经网络(ICNN)的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法。利用ICNN精准地参数化由运行变量映射的凸非线性电压稳定边界;考虑ICNN的计算实时性和去迭代优势,将ICNN嵌入预防控制模型,替代电压稳定计算的非线性方程迭代过程,规避机理计算的收敛问题,从而生成电压稳定的凸非线性简化控制模型;通过解析ICNN的深度结构表达式推导出ICNN超参数驱动的控制梯度,提出有效耦合内点法的ICNN最速下降求解策略,实现电压稳定控制提效。IEEE 14节点系统和IEEE 118节点系统的测试结果表明,所提ICNN驱动的电压稳定凸非线性控制可有效耦合机理建模和数据模型,相比传统方法能更好地兼顾控制精度和计算效率,具有一定的在线应用潜力。
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关键词
静态电压稳定
预防控制
内点法
输入凸神经网络
替代建模
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职称材料
基于输入凸神经网络的IPT系统电压预测控制
被引量：
1
3
作者
陈伟华
姜兆迪
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期2010-2017,共8页
感应式电能传输(IPT)系统的输出电压容易受到负载、互感等系统参数变化的影响。为了提高该系统输出电压的实时调节能力,提出了一种基于双深度输入凸神经网络的模型预测(DDICNN-MPC)控制器。以LCL-LCL结构的IPT系统为例,基于深度输入凸...
感应式电能传输(IPT)系统的输出电压容易受到负载、互感等系统参数变化的影响。为了提高该系统输出电压的实时调节能力,提出了一种基于双深度输入凸神经网络的模型预测(DDICNN-MPC)控制器。以LCL-LCL结构的IPT系统为例,基于深度输入凸神经网络分别训练了系统状态预测网络、系统误差预测网络,结合二者使用交互递推的方式建立了IPT系统多步误差预测模型,将控制器中的优化问题转化为凸优化问题,然后使用梯度下降算法求解该问题。仿真结果表明,控制器的稳态误差可控制在1%以内,且相比于PID控制器与传统MPC控制器,DDICNN-MPC控制器对互感和负载扰动具有良好的鲁棒性,在谐振参数发生变化时仍有一定的调节能力,为实现感应式电能传输系统输出电压的实时调节提供了一种行之有效的方法。
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关键词
输入凸神经网络
模型预测控制
感应式电能传输
电压调节
梯度下降算法
原文传递
题名
基于双深度输入凸神经网络多模型的中间点过热度预测控制
1
作者
钟信
冯磊华
何金奇
杨锋
机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
陕西高业能源科技有限公司
华自科技股份有限公司
出处
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期107-114,共8页
基金
湖南省自然科学基金项目(2018JJ3552)。
文摘
新能源大量并网,超临界火电机组参与调峰容易造成中间点过热度较大波动,从而导致过热蒸汽超温等问题。为较好控制中间点过热度达到稳定,提出了一种基于双深度输入凸神经网络多模型(muti-DDICNN model)的中间点过热度预测方法,分别训练了不同预测步长下子模型,构建了中间点过热度状态预测网络(SPNN)和误差预测网络(EPNN)。利用此预测网络凸性质,设计了一种基于双深度输入凸神经网络多模型预测控制器(DDICNN-MPC),将控制问题转化为凸优化问题,求取控制矩阵对目标函数的雅可比矩阵,采用梯度下降法计算控制矩阵最优解。仿真结果表明,DDICNN-MPC能快速平稳地跟踪中间点过热度设定值,且稳态误差较小,具有较好的调节能力。
关键词
中间点过热度
输入凸神经网络
模型预测控制
梯度下降法
凸
优化
Keywords
intermediate point superheat
input convex neural network
model predictive control
gradient descent algorithm
convex optimization
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
嵌入输入凸神经网络的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法
被引量：
2
2
作者
刘友波
王天翔
邱高
魏巍
周波
刘挺坚
刘俊勇
梅生伟
机构
四川大学电气工程学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
清华大学电机工程与应用电子技术系
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期151-159,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51977133)
国网四川省电力公司科技项目(52199720035)
四川省青年科技创新研究团队项目(2021LDTD0016-LH)。
文摘
电力系统静态电压稳定控制通常依赖于精准的物理建模,可能导致收敛和时效性问题。从数据驱动的角度出发,提出一种嵌入输入凸神经网络(ICNN)的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法。利用ICNN精准地参数化由运行变量映射的凸非线性电压稳定边界;考虑ICNN的计算实时性和去迭代优势,将ICNN嵌入预防控制模型,替代电压稳定计算的非线性方程迭代过程,规避机理计算的收敛问题,从而生成电压稳定的凸非线性简化控制模型;通过解析ICNN的深度结构表达式推导出ICNN超参数驱动的控制梯度,提出有效耦合内点法的ICNN最速下降求解策略,实现电压稳定控制提效。IEEE 14节点系统和IEEE 118节点系统的测试结果表明,所提ICNN驱动的电压稳定凸非线性控制可有效耦合机理建模和数据模型,相比传统方法能更好地兼顾控制精度和计算效率,具有一定的在线应用潜力。
关键词
静态电压稳定
预防控制
内点法
输入凸神经网络
替代建模
Keywords
static voltage stability
preventive control
interior point method
input convex neural network
surrogate modeling
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于输入凸神经网络的IPT系统电压预测控制
被引量：
1
3
作者
陈伟华
姜兆迪
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期2010-2017,共8页
基金
2019年辽宁省教育厅科学技术研究创新团队项目(LT2019007)
2020年辽宁省教育厅科学研究青年科技人才“育苗”项目(LJ2020QNL019)。
文摘
感应式电能传输(IPT)系统的输出电压容易受到负载、互感等系统参数变化的影响。为了提高该系统输出电压的实时调节能力,提出了一种基于双深度输入凸神经网络的模型预测(DDICNN-MPC)控制器。以LCL-LCL结构的IPT系统为例,基于深度输入凸神经网络分别训练了系统状态预测网络、系统误差预测网络,结合二者使用交互递推的方式建立了IPT系统多步误差预测模型,将控制器中的优化问题转化为凸优化问题,然后使用梯度下降算法求解该问题。仿真结果表明,控制器的稳态误差可控制在1%以内,且相比于PID控制器与传统MPC控制器,DDICNN-MPC控制器对互感和负载扰动具有良好的鲁棒性,在谐振参数发生变化时仍有一定的调节能力,为实现感应式电能传输系统输出电压的实时调节提供了一种行之有效的方法。
关键词
输入凸神经网络
模型预测控制
感应式电能传输
电压调节
梯度下降算法
Keywords
Input convex neural network
model predictive control
inductive power transmission
voltage regulation
gradient descent algorithm
分类号
TM133 [电气工程—电工理论与新技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双深度输入凸神经网络多模型的中间点过热度预测控制
钟信
冯磊华
何金奇
杨锋
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
嵌入输入凸神经网络的静态电压稳定控制替代建模方法及其解析算法
刘友波
王天翔
邱高
魏巍
周波
刘挺坚
刘俊勇
梅生伟
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
基于输入凸神经网络的IPT系统电压预测控制
陈伟华
姜兆迪
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
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