基于神经网络的静止无功补偿器自校正内模控制NEURAL NETWORK BASED SELF-TUNING INTERNAL MODEL CONTROL FOR SVC
彭建春,王耀南,黄纯
摘要(Abstract)：
本文利用BP神经网络逼近受控系统的动态及其逆动态，设计了一种静止无功补偿装置（SVC）的自校正内模控制器。该控制器的正模型和逆模型都以三层BP神经网络为主体，实现对SVC及电网的动态描述和对SVC的控制。所设计的控制器不需要电力网络及SVC的数学模型，并且具有良好的鲁棒性和控制精度。
关键词(KeyWords)： 静止无功补偿器;神经网络;自校正控制;内模控制
基金项目(Foundation):
作者(Author): 彭建春,王耀南,黄纯
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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.1997.11.007
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