Proširenje područja rada sinkronog generatora adaptivnim upravljanjem upotrebom neuronskih mreža : doktorska disertacija - Mišković, Mato (M. Mišković ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2007)
Sinkroni generator u radu na EES predstavlja izrazito nelinearni sustav. Konvencinalni linearni regulator sustava uzbude moze optimalno raditi samo u okolini radne tocke i pri malim poremecajima u EES-u. Optimalni pogon u sirokom radnom podrucju moze se postici automatskim regulatorom koji je zasnovan na neuronskim mrezama. Primjenom postupka optimiranja u teoriji automatske regulacije poznatog kao Adaptive Critic Design (ACD), koji se zasniva na dinamickom programiranju i neuronskim mrezama, moguce je postici optimalni pogon u citavom radnom podrucju. Neuronske mreze algoritmom ucenja preslikavaju nelinearna dinamicka svojstva sustava u neuronsku strukturu. Korisnicka definicija kriterijske funkcije takoder se preslikava u neuronsku mrezu. Ove dvije neuronske mreze koriste se za ostvarenje optimalnog upravljanja sustavom uzbude ucenjem trece regulacijske neuronske mreze. Razlaganjem postupka optimiranja u dvije, odnosno tri, neuronske mreze povecava se ucinkovitost i stabilnost postupka ucenja. Zamjena statickih neuronskih mreza dinamickim, povecava se tocnost aproksimacije, a time i ukupna efikasnost postupka. Primjena heuristicke metode u optimiranju sustava, pojednostavljuje postupak i zahtjeva minimalno poznavanje sustava. Postupak optimalnog upravljanja (ACD) moze se primijeniti kao zamjena za linearni stabilizator EES-a ili kao potpuni neuro-regulator sustava uzbude. Neuronske mreze primjenjuju se i za estimaciju pogonskih velicina. Estimacija kuta opterecenja sinkronog generatora u radu na EES primjenjuje se s ciljem osiguranja stabilnog rada sinkronog genneratora. Iznos kuta opterecenja moze se izravno koristiti za procjenu stabilnosti elektroenergetskog sustava. Estimirani kut opterecenja moze se koristiti i u regulaciji sustava uzbude za indiciranje granice stabilnog rada sinkronog generatora. Za ostvarenje naprednih algoritama regulacije sustava uzbude, potreban je kvalitetan matematicki model sinkronog generatora. U procesu ostvarenja regulatora sustava uzbude s neuronskim mrezama, ucenja neuronskih mreza u odredenim pogonskim podrucjima, moze se postici samo primjenom matematickog modela, zbog cega je potrebno raspolagati verificiranim modelom. Matematicki model treba biti nelinearan, a simulacijski proracuni ne smiju biti numericki zahtjevani. Opisani algoritam upravljanja sustavom uzbude ispitan je na laboratorijskim modelima, s agregatom prividne snage 4 kVA, i agregatom prividne snage 83 kVA. Mjerenja na laboratorijskim modelima potvrdila su simulacijske proracune Estimacija kuta tereta provedena je na laboratorijskom modelu sinkronog generatora prividne snage 83 kVA, gdje su uvjetima stvarnog pogona potvrdeni simulacijski proracuni. Kljucne rjeci: sinkroni generator, sustav uzbude, neuronske mreze, adaptivni sustavi