【技术实现步骤摘要】
基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法
本专利技术涉及电力系统领域，尤其是涉及一种基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法。
技术介绍
电压暂降作为目前有统计以来发生最频繁，对敏感负荷影响最大的电能质量问题，其良好治理方法一直是学者研究的重点。其中DVR(DynamicVoltageRestorer，动态电压调节器)以其较低的成本和较好的补偿效果成为治理电压暂降问题最经济有效的电力补偿设备。在国内DVR研究领域中，优化控制方法往往是提升DVR系统补偿效果的关键，好的控制方法能在系统的稳定性，响应速度，补偿精度等方面得以很好的体现。目前应用于动态电压恢复器领域的控制策略主要分线性和非线性两种，线性的控制策略如PI控制，PR控制等，非线性的控制策略为模糊控制，情感智能控制(BrainEmotionalLearning，BEL)等一些智能算法控制策略。DVR作为处理电压暂降问题的有效装置，其补偿效果的好坏是稳定负载电压，保证负荷正常工作的关键。然而，PI控制存在静差问题，会导致DVR补偿精度受到限制，同时...
【技术保护点】
1.基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法，其特征在于，在电网侧电压发生跌落时，动态电压恢复器投入电网，采用构建的情感智能控制器，根据检测的实际电网电压与实际补偿电压输出指令补偿电压，随后将输出的指令补偿电压通过PWM模块转化成PWM波，驱动逆变单元输出相应电压。/n
【技术特征摘要】
1.基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法，其特征在于，在电网侧电压发生跌落时，动态电压恢复器投入电网，采用构建的情感智能控制器，根据检测的实际电网电压与实际补偿电压输出指令补偿电压，随后将输出的指令补偿电压通过PWM模块转化成PWM波，驱动逆变单元输出相应电压。
2.根据权利要求1所述的基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法，其特征在于，所述情感智能控制器的构建内容包括：
假设感官输入信号SIi为系统误差及其误差的积分形式，则有：
SIi＝[SI1SI2]＝[s1·es2·∫edt]
式中，s1、s2为感官输入权重值；
则杏仁体输出为：
A＝v1·s1·e+v2·s2·∫edt+v3·max(s1·es2·∫edt)
式中，v1、v2、v3分别为杏仁体的可调权值；
眶额皮质输出为：
O＝w1·s1·e+w2·s2·∫edt
式中，w1、w1为眶额皮质的可调权值；
最终输出为：
E＝A-O＝(v1-w1)·s1·e+(v2-w2)·s2·∫edt+v3·max(s1·es2·∫edt)
通过对权值vi和wi的更新调整，模型能实现对情感的更好学习，具体表达式为：
Δvi＝α·SIi·max(0,REW-A)i＝1,2
Δv3＝α·SImax·max(0,REW-A)
Δwi＝β·SIi·(E-vn+1SImax-REW)i＝1,2
REW＝r1s1e+r2s2∫edt+r3E
式中，Δvi和Δvn+1为杏仁体的权值变化值，α为杏仁体的权值学习率，Δwi为眶额皮质的权值变化值，β为眶额皮质的权值学习率，r1、r2、r3为奖励信号的可调权值；将上述等式进行仿真模块搭建，完成情感智能控制器的构建。
3.根据权利要求1所述的基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法，其特征在于，所述情感智能控制器的权值学习率通过构建模糊控制器进行在线调节。
4.根据权利要求3所述的基于模糊情感智能控制的动态电压恢复器优化补偿方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李永祥，李梦达，马梦琳，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31
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