基于AFSA-SVM算法的电力系统控制方法研究

摘要：

电力控制系统是一个非线性、时变系统,常规控制方法难以获得较好的控制效果,提出一种融合人工鱼群算法和支持向量机的电力系统优化控制方法(AFSA-SVMCA).采用非线性学习能力强的支持向量机对控制器参数进行离散化处理,得到控制规律,将系统超调量引入到控制对象的优化目标函数中,同时采用人工鱼群算法对支持向量机处理后的参数进行在线优化,进一步提高了系统控制性能.仿真结果表明,相对于传统算法,AFSA-SVMCA算法不仅加快控制系统的控制精度,而且超调量小、抗扰动能力强,可以获得高品质的电力系统控制效果.

关键词：电力系统、控制器、支持向量机、人工鱼群算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：235-238,278