在现代的电网设计中,采用的都是基于电力市场机制的多控制区域的互联系统,所以自动发电控制(AGC)就成为了控制互联电网功率和频率的手段,其控制的效果直接影响着电网的品质。因此,近年来,对于自动发电控制的研究越显重要,变得比较热门。本论文在考虑到自动发电控制这一实际性的课题展开了研究和讨论。首先,我们要了解自动发电控制的背景、基本原理、和控制过程;然后,介绍了评价 AGC 控制性能标准下的AGC 模型,并将理论与实践结合起来进行研究,在此我们也稍微提到一点电力市场背景下的 AGC 模型。最后在研究完理论的基础上,结合智能控制方法提出适应 CPS 标准的自动发电控制的控制策略。在研究过程中,还运用 MATLAB 进行仿真研究,与理论进行比较,其仿真结果也表明此系统具有较强的自适应和学习能力。7779
关键词  自动发电控制   性能标准   频率控制   神经网络  互联电网
Title    Automatic Generation control study on the impact of grid     operation                                               
 Abstract
Modern grid design, are based on the electricity market mechanisms control
area interconnected system,so  Automatic Generation Control (AGC) has
become a means of control  of the interconnected grid power and
frequency,its control  effects  directly influences the quality of the grid.
Therefore, in recent years, the study of automatic generation control more
increasingly important, become more popular.  The papers in this practical
issue, taking into account the automatic generation control, launched a
study and discussion.  First, we must understand the background of Automatic
Generation Control, basic principles, and control processes;  Then,
evaluation of AGC control AGC model, under the performance standards and
combine theory and practice of research, we have some reference to a little
electricity market in the context of the AGC model.  Finally, the study based
on the theory, combined with intelligent control methods to adapt to the
CPS standard automatic generation control of the control strategy.  In the
course of the study, also using MATLAB simulation study to compare with
the theoretical simulation results also show that the system has a strong
adaptive and learning ability.  
 Keywords:Automatic Generation   Control Performance standards    
Frequency control   Neural network   Interconnected power system
目次  
1  绪论.  1
1.1  引言.  1
1.2  国内外研究概况.  2
1.3  本文研究的主要内容.  5
2  自动发电控制理论.  5
2.1  自动发电控制(AGC)概述  5
2.2 互联系统频率控制分析.  10
2.3 互联系统频率模型仿真研究.  18
3  电力系统神经模糊预测负荷频率控制的研究  22
3.1  引言  22
3.2  系统动态模型  24
3.3  基于递归神经网络预测的模糊控制  25
3.4  仿真实例  31
3.5  结论  37
4  模糊 RBF 负荷频率控制在电力市场背景下的应用  38
4.1  引言  38
4.2  系统动态模型  38
结论.  40
致谢.  42
参考文献.  43
 
1  绪论
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