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Ein adaptives netzwerkbasiertes Fuzzy-Inferenzsystem (ANFIS) ist eine Adaptations- und Robustheitsmethode, da es die Vorteile von künstlichen neuronalen Netzwerken (ANN) und Fuzzy-Logik-Reglern (FLC) kombiniert. Darüber hinaus ist ANFIS auch ein nicht-linearer Regler, der verwendet werden kann, um die Stabilität des untersuchten Systems unter verschiedenen Betriebsbedingungen zu verbessern. In diesem Papier werden die Ergebnisse zur Stabilitätsverbesserung eines Offshore-Windparks (OWF), der über einen Hochspannungs-Gleichstrom (HVDC)-Link auf Basis eines linienkommutierten Wandlers (LCC) an ein Mehrmaschinen-System angebunden ist, präsentiert. Es wird ein effektives Steuerungsschema vorgeschlagen, das einen entworfenen ANFIS-Dämpfungsregler an der Wechselrichterstation des HVDC-Links nutzt, um die Dämpfungsverbesserung des untersuchten Systems zu erreichen. Ein Frequenzbereichsschema, das auf der Eigenwert- und Wurzelorttechnik basiert, wird durchgeführt, um die Effektivität des vorgeschlagenen ANFIS-Steuerungsschemas und eines modalsteuerungsbasierten PID-Dämpfungsreglers zu vergleichen. Ein zeitbereichsbasiertes Schema, das auf einem nicht-linearen Systemmodell unter Berücksichtigung eines dreiphasigen Kurzschlussfehlers basiert, wird ebenfalls verwendet, um die Effektivität des vorgeschlagenen Steuerungsschemas zu prüfen. Vergleichende Simulationsergebnisse zeigen, dass die beiden Dämpfungsregler angemessene Dämpfungseigenschaften für die dominanten Modi des untersuchten Systems bereitstellen können, während der entworfene ANFIS-Dämpfungsregler sich als überlegen zur Verbesserung der Stabilität des untersuchten Systems unter einer starken Störung erweist.
Wang et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.