Upravljanje sustavom uzbude sinkronog generatora upotrebom neuronske mreže : magistarski rad - Bulić, Neven; Erceg, Gorislav (Zagreb : N. Bulić ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2005)
U klasičnoj regulacijskoj strukturi sustav uzbude sinkronog generatora uključuje regulator struje uzbude, regulator napona, regulator jalove snage i stabilizator oscilacija radne snage. Upotrijebljeni regulatori imaju proporcionalno ili proporcionalno integralno djelovanje. Stabilizator oscilacija radne snage obično je realiziran metodom fazne kompenzacije. Primijenjena je dinamička neuronska mreža s modificiranom kriterijskom funkcijom u sustavu uzbude sinkronog generatora. Umjesto proporcionalno integralnog regulatora napona i stabilizatora realiziranog po metodi fazne kompenzacije, u sustav uzbude uključena je regulator napona zasnovan na dinamičkoj neuronskoj mreži s stabilizirajućim efektom u kriterijskoj funkciji. Realizirana neuronska mreže ima tri ulaza i jedan izlaz. Ulazi su referentna vrijednost napona, stvarna vrijednost napona generatora i prošlo stanje izlaza iz mreže, dok je izlaz iz mreže referentna vrijednost struje uzbude koja se vodi u regulator struje uzbude. Modificirana kriterijska funkcija koristi četiri signala za izračun greške neuronske mreže. Ulazi u kriterijsku funkciju su razlika stvarne i referentne vrijednosti napona generatora, derivacija stvarne vrijednosti napona, devijacija radne snage derivacija radne snage. Sustav uzbude generatora se sastoji od generatora spojenog na mrežu preko jednog prijenosna voda i transformatora, energetskog kruga uzbude i digitalnog sustava s pripadnim sklopovima povratne veze. Za svaki dio sustava napravljen je matematički model. Pojedini dijelovi su spojeni u jedinstveni model sustava uzbude. Načinjen je simulacijski model sustava regulacije uzbude generatora u programskom paketu Matlab/Simulink. Neuronska mreža s stabilizirajućim efektom u kriterijskoj funkciji implementirana je u sustav s digitalnim procesorom za obradu signala. Ispitivanje je obavljeno u laboratorijskim uvjetima rada sa sinkronim generatorom snage 83 kVA koji je preko jednog voda i transformatora spojen na mrežu. Parametri modificirane kriterijske funkcije podešeni su numeričkim pokazateljima kvalitete odziva napona i radne snage generatora te simulacijom. Uspoređeno je djelovanje neuronske mreže sa i bez stabilizirajućeg efekta u kriterijskoj funkciji s djelovanjem klasičnog proporcionalno integralnog regulatora napona te je u Sažetak 171 konačnici uspoređeno i s djelovanjem neizrazitog regulatora s neizrazitim stabilizatorom oscilacija radne snage. Usporedba je obavljena u dinamičkim uvjetima kod udarne promjene postavne veličine napona.. Ocijenjene su regulacijske karakteristike dinamičke neuronske mreže s stabilizirajućim efektom u kriterijskoj funkciji koje pokazuju poboljšanje u odnosu na proporcionalno integralni regulator i neizraziti regulator napona s neizrazitim stabilizatorom oscilacija radne snage. Ključne riječi: sinkroni generator, uzbuda generatora, neuronske mreže, stabilizacija oscilacija snage.
Classical excitation control structure includes excitation current controller, voltage controller, reactive power controller and power system stabilizer. These controllers have proportional or proportional and integral behaviour. The power system stabilizer based on phase compensation method is classical solution. In this work neural network based excitation control of synchronous generator is presented. Instead of PI voltage controller and power system stabilizer (based on the phase compensation method) dynamic neural network with modified error function is used. Implemented neural network have tree inputs and one output. Input in neural network is referent value of generator voltage, terminal voltage and previous output of neural network Modified error function uses following signal in error calculation difference between terminal voltage and referent generator voltage, derivation of terminal voltage, active power deviation and derivation of active power. Synchronous generator excitation system includes synchronous generator connected to the AC grid via one transmission lines and transformer, excitation fed IGBT converter and digital control system based on digital signal processor. The mathematical model of synchronous generator excitation system is given. Based on this mathematical model an appropriated simulation model in software package Matlab/Simulink was developed. Neural network with modified error function is implemented in system based on digital signal processor. The experimental verification is made on the laboratory setup at the Faculty of electrical engineering and computing, Department of electric machines, drives and automation. The laboratory setup consist of synchronous generator (83 kVA) connected to the AC grid via one parallel transmission lines and transformer and digital control system. Parameters of modified error function are tuned based on numerical criteria quality of voltage and active power response. Control characteristics neural network with modified error function is compared with PI voltage controller. The comparison is made for voltage reference step change. Measured dynamic and static system performances match the calculated and simulated ones. At the end behaviour of neural network with modified error function is compared with fuzzy voltage stabilizing controller. Control characteristics of are evaluated and show an improvement against PI voltage controller and fuzzy voltage control. Keywords: synchronous generator, generator excitation, neural network, power system stabilization
Bibliografija str. 109-110.