Разработка и исследование нечетких регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Карачев, Александр Александрович

• Карачев, Александр Александрович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Карачев, Александр Александрович

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СИСТЕМ И РЕГУЛЯТОРОВ ВОЗБУЖДЕНИЯ БЕСЩЕТОЧНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА.

1.1. Современные российские и зарубежные системы возбуждения.

1.2. Развитие и совершенствование бесщеточных систем возбуждения.

1.3. Регуляторы возбуждения сильного действия серии АРВ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ БЕСЩЕТОЧНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА И СИСТЕМЫ ВОЗБУЖДЕНИЯ В СОСТАВЕ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ

2.1. Математическая модель синхронного генератора в составе энергосистемы.

2.2. Математическая модель бесщеточного диодного возбудителя.

2.3. Математическая модель автоматического регулятора возбуждения АРВ-СДП

2.4. Расчет параметров математической модели синхронного генератора в энергосистеме.

2.5. Математическая модель энергосистемы в Matlab.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗБУЖДЕНИЕМ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ КАК ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ОГРАНИЧЕННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ.

3.1. Искусственный интеллект и системы возбуждения синхронных генераторов (аналитическая справка).

3.2. Необходимые сведения из теории нечетких систем.

3.3. Алгоритм синтеза нечеткого регулятора.

3.4. Исследование грубости и устойчивости нечетких систем управления динамическими объектами с ограниченной неопределенностью.

3.5. Построение пакетных и комбинированных нечетких регуляторов.

3.6. Алгоритм синтеза нейросетевого регулятора.

3.7. Построение нейронечеткого регулятора.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ СИСТЕМ ВОЗБУЖДЕНИЯ БЕСЩЕТОЧНЫХ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ

4.1. Постановка задачи оптимизации бесщеточной системы возбуждения.

4.2. Исследование оптимальных законов управления при построении бесщеточной системы возбуждения.

4.2.1 Выбор коэффициента усиления жесткой обратной связи по напряжению бесщеточного возбудителя.

4.2.2. Синтез оптимальных регуляторов бесщеточных систем возбуждения

4.3. Разработка и исследование нечетких регуляторов бесщеточных систем возбуждения.

4.3.1. Структура интеллектуальных бес щеточных систем возбуждения.

4.3.2. Нечеткие регуляторы систем возбуждения бесщеточного генератора

4.3.3. Методика синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов.

4.3.4. Сравнительное исследование эффективности структур нечетких регуляторов.

4.3.5. Обучение нечетких регуляторов бесщеточной системы возбуждения

4.3.6. Формирование данных обучающей выборки нечетких регуляторов

4.3.7. Выбор формы функций принадлежности нечетких регуляторов.

4.3.8. Выбор количества функций принадлежности нечетких регуляторов и оценка ресурсов обучения регуляторов Сугено различной структуры

4.3.9. Сравнение стандартных и субоптимальных настроек регуляторов с нечеткими регуляторами систем возбуждения бесщеточных генераторов

4.3.10. Оценка быстродействия бесщеточных систем возбуждения и энергозатрат на управление бесщеточным синхронным генератором.

4.3.11. Реализация нечетких регуляторов в системах возбуждения.

4.4. Исследование нейросетевых регуляторов бесщеточных систем возбуждения

4.5. Программный комплекс моделирования систем возбуждения в составе энергосистемы.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование нечетких регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов»

Работа синхронного генератора в энергосистеме обеспечивается системой возбуждения, поэтому проблема построения регулятора возбуждения, гарантирующего устойчивость энергосистемы и обеспечивающего требуемое качество поддержания напряжения, инвариантность настроек к изменению режима работы генератора и сети, является актуальной, особенно в связи с постоянно растущими требованиями к качеству вырабатываемой электроэнергии. Объединение электроэнергосистем, строительство новых и модернизация уже существующих крупных гидро- и атомных электростанций, расширение присутствия российских производителей на мировом рынке электроэнергетической продукции и возрастающая конкуренция со стороны зарубежных производителей систем возбуждения требует разработки нового поколения цифровых систем возбуждения с реализацией на серийных микроконтроллерах. Необходимость разработки современных автоматических регуляторов возбуждения связана с требованием повышения эффективности алгоритмов управления и микроконтроллерной реализацией регулятора. Перспективными являются два направления исследований в области создания регуляторов возбуждения: развитие традиционных законов регулирования и использование интеллектуальных, в частности, нечетких и нейросетевых систем управления.

Бесщеточные системы возбуждения обеспечивают работу синхронных генераторов с максимально возможной на сегодня мощностью в диапазоне от 300 МВт до 1200 МВт, устанавливаемых на атомных и крупнейших гидроэлектростанциях. Недостатком бесщеточных систем является низкое быстродействие и качество поддержания режимных параметров синхронного генератора по сравнению со статическими тиристорными системами возбуждения. Разработка нечетких регуляторов системы возбуждения позволит улучшить динамические характеристики и точность поддержания режимных параметров бесщеточного синхронного генератора. В то же время разработка методик синтеза и структур нечетких систем возбуждения, исследование эффективности и устойчивости нечетких регуляторов является необходимым условием создания высокоэффективных нечетких систем возбуждения бесщеточного синхронного генератора.

Цели и задачи диссертационной работы.

• Развитие и исследование теоретических и прикладных вопросов синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов в составе энергосистемы, работающих в различных схемно-режимных условиях.

Поставленная цель диссертации достигается на основе решения следующих задач:

• оценка современного состояния и определение пути повышения эффективности систем возбуждения синхронных генераторов в направлении разработки полностью цифровых систем с реализацией интеллектуальных, в частности, нечетких алгоритмов регулирования возбуждения;

• синтез нечетких регуляторов с обеспечением устойчивости и грубости при управлении объектами с ограниченной неопределенностью на основе предложенного подхода, основанного на применении квадратичных неравенств и концепции универсального аппроксиматора;

• разработка методик синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточного синхронного генератора;

• оптимизация коэффициентов усиления каналов регулирования для трех типов современных российских систем возбуждения АРВ-СДП1, АРВ-СДС и АРВ-М и синтез в соответствии с предложенными методиками интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов с обоснованием выбора структуры и параметров системы возбуждения и разрабатываемых регуляторов;

• сравнительное исследование эффективности работы и энергозатрат на управление разработанных интеллектуальных регуляторов со стандартными и субоптимальными регуляторами системы возбуждения бесщеточного генератора;

• разработка программного комплекса моделирования систем возбуждения синхронного генератора в составе энергосистемы.

Методы исследования.

При решении поставленных задач использованы: математический аппарат современной теории автоматического управления, метод пространства состояний, метод функций Ляпунова, теория нечетких множеств, основные положения нечеткого и нейросетевого управления, методы оптимизации, методы математического моделирования, программный пакет Matlab.

Основные научные результаты.

1. Подход, основанный на применении нечетких и нейросетевых моделей как универсальных аппроксиматоров и квадратичных неравенств, характерных для метода функций Ляпунова.

2. Методики синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточного синхронного генератора.

3. Нечеткие регуляторы напряжения и системные стабилизаторы, разработанные для трех типов систем возбуждения АРВ-СДП1, АРВ-СДС и АРВ-М.

4. Программный комплекс моделирования систем возбуждения синхронного генератора в составе энергосистемы.

Новизна научных результатов.

1. Подход, основанный на применении нечетких и нейросетевых моделей как универсальных аппроксиматоров и квадратичных неравенств, характерных для метода функций Ляпунова, на основе которого получены в виде теорем результаты в исследовании устойчивости и грубости интеллектуальных систем управления динамическими объектами с ограниченной неопределенностью.

2. Методики синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточного синхронного генератора отличаются совместным использованием алгоритмов оптимизации, методов нечеткого управления и нейросетевых алгоритмов, что обеспечивает оптимальный выбор структуры и настройку всех параметров нечетких, нейросетевых и нейронечетких регуляторов системы возбуждения.

3. Нечеткие регуляторы напряжения и системные стабилизаторы, разработанные для трех типов систем возбуждения АРВ-СДП1, АРВ-СДС и АРВ-М, отличаются использованием при построении регулятора возбуждения пакетных и комбинированных нечетких регуляторов с настройкой параметров с помощью адаптивной нейронечеткой сети ANFIS.

4. Программный комплекс моделирования систем возбуждения синхронного генератора в составе энергосистемы отличается тем, что охватывает полный цикл проектирования, формирования структуры, оптимизации, обучения, моделирования, мониторинга, оценки и протоколирования результатов исследования традиционных и интеллектуальных систем возбуждения синхронных генераторов.

Достоверность научных выводов и рекомендаций.

Достоверность научных выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждаются корректным использованием математического аппарата современной теории автоматического управления, метода пространства состояний, метода функции Ляпунов, теории нечетких множеств, основных положении нечеткого и нейросетевого управления, методов оптимизации, методов математического моделирования, достаточной апробацией и публикациями полученных результатов.

Практическая ценность работы.

1. Подтверждено применение нечетких алгоритмов управления для улучшения динамических характеристик, точности поддержания режимных параметров и энергосбережения систем возбуждения при изменении схемно-режимных условий работы бесщеточного синхронного генератора, а также для повышения качества вырабатываемой бесщеточным генератором электроэнергии.

2. Разработаны практически реализуемые нечеткие регуляторы различной структуры для трех типов современных российских систем возбуждения АРВ-СДП1, АРВ-СДС и АРВ-М.

3. Программный комплекс моделирования систем возбуждения в составе энергосистемы может быть использован для синтеза и исследования существующих и разрабатываемых перспективных интеллектуальных регуляторов статических тиристорных и бесщеточных диодных систем возбуждения синхронного генератора.

4. Результаты работы являются теоретической и алгоритмической базой для реализации на серийных микроконтроллерах высокоэффективных нечетких систем возбуждения бесщеточных генераторов для мощных энергогенерирующих объектов, обеспечивая конкурентоспособность российских систем возбуждения на внутреннем и мировом рынке электроэнергетической продукции.

Публикации: по теме диссертации опубликовано 12 научных работ, из них - 4 статьи [18,33,36,40] (2 статьи включены в перечень изданий, рекомендованных ВАК) и 8 работ - в материалах международных и межрегиональных научных конференций [5,19,20,21,30,34,35,68].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, включающего 125 наименований, и четырех приложений. Основная часть работы изложена на 114 страницах машинописного текста. Работа содержит 66 рисунков и 20 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Карачев, Александр Александрович

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4

1. Для проведения всесторонних испытаний и сравнения эффективности работы различных стандартных и интеллектуальных регуляторов систем возбуждения (СВ) создана модель энергосистемы для исследования бесщеточного синхронного генератора (БСГ) в различных схемно-режимных условиях работы. Разработана система мониторинга и оценки энергосистемы, которая позволяет в автоматическом режиме контролировать основные переменные главного генератора, бесщеточного возбудителя и СВ и рассчитывать показатели качества и оценочные функционалы.

2. Разработаны методики оптимизации стандартных и синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения БСГ, объединяющие все этапы проектирования, оптимизации, моделирования, испытания и реализации бесщеточной СВ. В методике используются методы оптимального, нечеткого и нейросетевого управления, чем достигается оптимальный выбор структуры и настроек всех параметров стандартных, нечетких, нейросетевых и нейронечетких регуляторов СВ.

3. В качестве оптимального режима выбрана работа энергосистемы с регуляторами СВ, рассчитанными на основе алгоритма NCD-оптимизации. В соответствии с требованиями, предъявляемыми к качеству вырабатываемой основным генератором электроэнергии с учетом ограничений параметров силового оборудования, для каждой из базовых СВ АРВ-СДП1, АРВ-СДС и АРВ-М рассчитаны субоптимальные коэффициенты усиления регулятора в восьми исследуемых рабочих точках при изменении режимов работы БСГ и внешнего реактивного сопротивления электросети.

4. Нечеткий регулятор Сугено 1-го порядка сочетает хорошие аппроксимирующие свойства и способность к обучению с помощью адаптивной нейро-нечеткой сети, поэтому он использован как основа для построения нечетких регуляторов СВ. Выполнены исследования и обоснован выбор треугольной формы функций принадлежности и их количества на каждый вход нечетких регуляторов, а также сформированы обучающие наборы данных для настройки параметров функций принадлежности и заключений нечетких правил нечетких регуляторов.

5. В соответствии с разработанной методикой синтезированы нечеткие регуляторы напряжения и нечеткие системные стабилизаторы для трех базовых СВ. При построении СВ исследованы различные варианты включения блоков HP возбуждения. Интеграция в одном регуляторе системного стабилизатора и регулятора напряжения приводит к увеличению входов нечеткого регулятора, количества правил управления к лавинообразному увеличению настраиваемых параметров. Благодаря построению пакетных и комбинированных нечетких регуляторов упрощена структура нечетких регуляторов возбуждения, сокращено количество правил управления.

6. Разработан программный комплекс моделирования СВ в составе энергосистемы с пользовательским интерфейсом в пакете Matlab 7.0, охватывающий полный цикл инициализации, настройки, моделирования, мониторинга, оценки и протоколирования результатов исследования стандартных и интеллектуальных регуляторов статических тиристорных и бесщеточных диодных СВ.

7. Оценка эффективности нечетких регуляторов по отношению к стандартным, субоптимальным и нейросетевым регуляторам возбуждения выполнена на основе моделирования БСГ в различных схемно-режимных условиях работы. Даны оценки качества вырабатываемой БСГ электроэнергии, эффективности работы энергосистемы, быстродействия СВ и энергозатрат на управление БСГ. Результаты исследования HP систем возбуждения БСГ показали: 1) все системы устойчивы во всем исследуемом диапазоне; 2) нечеткие регуляторы робастны по отношению к ограниченным изменениям внешнего реактивного сопротивления сети и режимам работы БСГ; 3) наиболее эффективной структурой регулятора СВ является параллельное включение нечеткого системного стабилизатора и нечеткого или стандартного регулятора напряжения; 4) разработанные нечеткие регуляторы базовых СВ обеспечили: высокоэффективное демпфирование электромеханических колебаний БСГ, сокращение времени переходных процессов, улучшение стабилизации параметров вырабатываемой электроэнергии и выполнение энергосберегающих функций СВ. Эффективность работы энергосистемы с нечеткими регуляторами увеличена в среднем на 70 % по сравнению со стандартными СВ, снизив энергозатраты на управление БСГ на 10%.

8. Исследования нейросетевых регуляторов СВ показали, что работа энергосистемы в предельных режимах нестабильна, а в номинальных сравнима по эффективности с нечеткой СВ, но из-за сложности нейросети возникают трудности с ее реализацией.

9. В современных СВ нечеткие регуляторы могут быть реализованы как программные модули микроконтроллера или как отдельные нечеткие процессоры.

146

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Бесщеточный синхронный генератор, работающий в энергосистеме, является объектом управления с ограниченной неопределенностью, обусловленной как режимами работы генератора, так и состоянием электроэнергетической сети. Прогрессивным направлением развития систем возбуждения является микроконтроллерная реализация регулятора с интеллектуальными алгоритмами управления, поэтому в работе разработаны и исследованы нечеткие регуляторы для трех современных российских систем возбуждения АРВ-СДП1, АРВ-СДС (НИИ «Электромаш») и АРВ-М (АО «Электросила»).

2. Предложено применение квадратичных неравенств и универсального аппроксиматора как платформы синтеза и исследования нечетких регуляторов для систем управления техническими объектами с ограниченной неопределенностью. Проведен анализ устойчивости и грубости нечетких систем управления и синтез пакетных и комбинированных нечетких регуляторов, включающих традиционные регуляторы. Обосновано свойство нечетких регуляторов компенсировать ограниченную неопределенность параметров динамических объектов и способность нечетких комбинированных систем сохранять свойства оптимальности при действии ограниченных внешних возмущений на объект управления. Показана устойчивость системы с нейронечетким регулятором в рабочей области в случае, если обучение соответствующей адаптивной нейронечеткой сети проводится по данным устойчивой работы системы в режимных точках, представляющих рабочую область.

3. Разработана методика синтеза интеллектуальных регуляторов систем возбуждения бесщеточных синхронных генераторов, объединяющая все этапы проектирования, оптимизации, моделирования, испытания и реализации бесщеточной системы возбуждения. В методике используются методы оптимального, нечеткого и нейросетевого управления, чем достигается оптимальный выбор структуры и настроек всех параметров стандартных, нечетких и нейросетевых регуляторов возбуждения.

4. В соответствии с требованиями, предъявляемыми к качеству вырабатываемой основным генератором электроэнергии, быстродействию и ограничениям параметров силового оборудования, выполнена оптимизация системы возбуждения в исследуемых рабочих точках. В соответствии с разработанной методикой для трех базовых систем возбуждения синтезированы нечеткие регуляторы напряжения и системные стабилизаторы. Благодаря построению пакетных и комбинированных нечетких регуляторов была упрощена структура традиционного нечеткого регулятора возбуждения, сокращено количество правил управления.

5. Разработан программный комплекс моделирования систем возбуждения в составе энергосистемы с пользовательским интерфейсом в пакете Matlab 7.0, охватывающий полный цикл инициализации, настройки, моделирования, мониторинга, оценки и протоколирования результатов исследования стандартных и интеллектуальных регуляторов статических тиристорных и бесщеточных диодных систем возбуждения.

6. На основе результатов моделирования бесщеточного синхронного генератора в энергосистеме в различных схемно-режимных условиях работы выполнена сравнительная оценка разработанных нечетких регуляторов систем возбуждения по отношению к стандартным, субоптимальным и нейросетевым регуляторам. Результаты оценки качества вырабатываемой бесщеточным генератором электроэнергии, эффективности работы энергосистемы, быстродействия систем возбуждения и энергозатрат на управление бесщеточным синхронным генератором показали:

1) все системы устойчивы во всем исследуемом диапазоне;

2) нечеткие регуляторы робастны по отношению к ограниченным изменениям внешнего реактивного сопротивления сети и режимам работы генератора;

3) наиболее эффективной структурой регулятора возбуждения является параллельное включение нечеткого системного стабилизатора и нечеткого или стандартного регулятора напряжения;

4) разработанные нечеткие регуляторы обеспечили высокоэффективное демпфирование электромеханических колебаний бесщеточного генератора, сокращение времени переходных процессов, улучшение стабилизации параметров вырабатываемой электроэнергии, повысив в среднем на 70 % эффективность работы энергосистемы по сравнению со стандартными регуляторами базовых систем возбуждения, сократив при этом на 10% энергозатраты на управление бесщеточным возбудителем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Карачев, Александр Александрович, 2006 год

1. Д.А. Аветисян, Автоматизация проектирования электрических систем. М: Высшая Школа, 1998

2. О.Н. Агамалов. Нечеткий адаптивный стабилизатор мощности синхронного генератора // Электричество.-2004.-№ 9.-С.24-33.

3. А.Г. Александров. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа, 1989

4. А.А. Алексеев, Д.Х. Имаев, Н.Н. Кузьмин, В.Б. Яковлев. Теория управления. Учеб. СПб.: СПбГЭТУ, 1999

5. А.Н. Беляев, С.В. Смоловик, Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения методами нейро-нечеткой идентификации, СПб.: СПбГТУ, 1998

6. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашов, С.А. Сергеев X.: Основа, 1997

7. С.Г. Герман-Галкин. Компьютерное моделирование полупроводниковых систем в MatLab 6.0. Уч.пособие. СПб.: Корона-Принт, 2001

8. В. Говорухин, В. Цибулин. Компьютер в математических исследованиях. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001

9. А.Н. Горбач. Нейроинформатика. СПб.: Наука, 1998

10. В. Дьяконов, В. Круглов. Математические пакеты расширения MATLAB: Спец. справ. СПб.: Питер, 2001

11. Б.JI. Ермилов. Совершенствование устройств бесконтактного контроля типа УБКИ // Бесщеточные системы возбуждения мощных синхронных машин: Сб.науч.тр.-Л.:ВНИИэлектромаш.-1986.-С.55-61.

12. Л. Заде. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений, пер. с англ. М: Мир, 1976

13. В.Н. Захаров, В.Ф. Хорошевский (ред.) Искусственный интеллект: программные и аппаратные средства. (Справочик). М.: Радио и связь, 1990. Кн.З.

14. А.С. Зеккель. Анализ условий работы ТЭС SIPAT в энергосистеме и разработка рекомендаций по адаптации системных стабилизаторов регуляторов возбуждения генераторов 1 очереди станций (промежуточный отчет). СПб.: НИИПТ, 2005

15. Исследование нечетких стабилизаторов возбуждения синхронного генератора / Ю. А. Борцов, Н. Д. Поляхов, И. А. Приходько, П. В. Соколов // Электричество.-1999.-№ 8.-С.50-55.

16. А.А. Карачев. Нечеткие регуляторы системы возбуждения бесщеточного синхронного генератора // Технические и естественные науки, ISSN 1684-2626, 2006,-№5. -С.195-199.

17. А.А. Карачев. Нечеткие системные стабилизаторы в современных системах возбуждения синхронных генераторов // Материалы IV всероссийской научно-технич. конф. «Вузовская наука региону», 21 февраля 2006 г. -Вологда: ВоГТУ, 2006. -Т.1. -С.216-218.

18. А. Кофман. Введение в теорию нечетких множеств, пер. с франц. М: Радио и связь, 1982

19. А.В. Леоненков. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003

20. А.Г. Логинов, А.В. Фадеев. Микропроцессорный автоматический регулятор типа АРВ-М для систем возбуждения АО «Электросила» // Электротехника.-2001.-№9.

21. А. В. Назаров, А. И. Лоскутов. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. СПб.: Наука и техника, 2003

22. Нейросетевые системы управления / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин, В.Н. Антонов. СПб.: СПбГУ, 1999

23. Пат. РФ № 2195764 / Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора. Н. Д. Пинчук, Н. Д. Поляхов, А. Г. Логинов и др.; Опубл. 27.12.2002. Бюл. №36.

24. Н. Д. Поляхов, И. А. Приходько. Нечеткие системы управления: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003

25. Н.Д. Поляхов, И.А. Приходько, А.А. Карачев. Исследование эффективности структур нечётких регуляторов в задаче управления динамическими объектами //

26. Материалы 3-ей всероссийской научной конф. «Управление и информационные технологии» (УИТ- 2005), 30 июня 2 июля 2005 г. -СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ»,2005. -Т. 1.-С.218-223.

27. Прикладные нечеткие системы, пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под ред. Т.Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М: Мир, 1993

28. И. А. Приходько. Нечеткие структуры систем возбуждения синхронного генератора // Электричество.-2002.-№2.-С.46-50.

29. Робастные регуляторы систем возбуждения мощных синхронных генераторов / Ю. А. Борцов, А.А Бурмистров, А. Г. Логинов, Н. Д. Поляхов и др. // Электричество.-2003.-Ж7.-С.29-36.

30. Синергетическое управление нелинейными электромеханическими системами / А.А. Колесников, Г.Е. Веселов, А.Н. Попов, Ал.А. Колесников, А.А. Кузьменко. М.: Испо-Сервис, 2000

31. Совершенствование бесщеточных систем возбуждения мощных турбогенераторов / В.К.Воробей, В.А. Зискель, Г.К.Смирнов, В.Ф. Федоров, М.Н. Щустерман // Бесщеточные системы возбуждения мощных синхронных машин: Сб.науч.тр.-Л.:ВНИИэлектромаш.-1986.-С.5-15.

32. Тим Джонс М. Программирование искусственного интеллекта в приложениях, пер. с англ. Осипов А.И. М: ДМК Пресс, 2004

33. Л.Н. Токарев. Введение в электроэнергетику. СПб.: Алее, 1999

34. И.Г. Черноруцкий. Методы оптимизации в теории управления. Учебное пособие. СПб.: Питер, 2004

35. Электродинамическая модель энергосистем ВНИИэлектромаш. Л: Внешторгиздат, 1992

36. Энергетическая стратегия России на период до 2020 года. Министерство энергетики РФ, 2003

37. П.В. Этингов. Автоматический регулятор возбуждения на основе нечеткой логики // Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып. 29. Системные исследования в энергетике. Иркутск: ИСЭМ РАН.-1999.-С.82-90.

38. А. А. Юрганов. Сравнение российских и зарубежных стабилизаторов режима // Электротехника, энергетика, электроника: Сб. докл. науч. конф. СЗПИ, СПб.: СЗПИ.-2000.-С.30-47.

39. А. А. Юрганов, В. А. Кожевников. Регулирование возбуждения синхронных генераторов. СПб.: Наука, 1996

40. Н. Г. Ярушкина. Основы теории нечетких и гибридных систем. М: Финансы и статистика, 2004.

41. A new method of excitation control based on fuzzy set theory / E. Handschin, W. Hoffmann, F. Reyer, Th. Stephanblome, U. Schluecking, D. Westermann, S.S. Ahmed // IEEE Transactions on power systems. 1994. -February.- Vol.9, №1.- P.533-539.

42. M.A. Abido, Y.L. Abdel-Magid. A hybrid neuro-fuzzy power system stabilizer for multimachine power systems // IEEE Transactions on power systems. 1998. - November.-Vol.l3,№4.- P.l 323-1330.

43. An adaptive generator excitation controller based on linear optimal control / Chengxiong Mao, O.P. Malik, G.S. Hope, Jun Fan // IEEE Transactions on energy conversion. 1990. - December.- Vol.5, №4.- P.673-678.

44. An improved neural network procedure for assessing accelerated aging of hydrogenerator stator bars / H. Gleizer, L.P. Caloba, W.A. Mannheimer, J. K. Nelson // Electric power components and systems. -2003. -Vol.31. -P. 275-284.

45. ANN-based TCSC controller for enhancing power system transient stability / Dan He, Xianzhong Dai, Lingling Fan, Naihu Li, Heng Chen // 14th World Congress of IFAC, Beijing, P.R. China, -1999.-P.249-254.

46. Hans-Heinrich Bothe. Neuro-Fuzzy-Methoden: Einfuehrung in Theorie und Anwendungen. Berlin: Springer, 1994

47. J. J. Buckley. Stability and fuzzy controller/ZFuzzy Set and Systems.-1996,-Vol. 77.-P.167-173.

48. J.J. Buckley. Sugeno type controllers are universal controllers //Fuzzy Set and Systems.-1993.- Vol. 53.-P.299-303.

49. D. K. Chaturvedi, 0. P. Malik, P. K. Kalra. Performance of a generalized neuron-based PSS in a multimachine power system // IEEE transactions on energy conversion. 2004. -September.- Vol.19, №3.- P.625-632.

50. Hong-Chan Chang, Mang-Hui Wang. Neural network-based self-organizing fuzzy controller for transient stability of multimachine power system // IEEE Transactions on energy conversion. 1995. - June.- Vol.10, №2.- P.339-346.

51. Hong-Chan Chin. Fault section diagnosis of power system using fuzzy logic // IEEE Transactions on power systems. 2003. - February.- Vol.18, №1.- P.245-250.

52. Computer models for representation of digital-based excitation system // IEEE Transactions on energy conversion. 1996. - September.- Vol.11, №3,- P.607-615.

53. Control System Toolbox. For use with MATLAB. User's Guide. Version 4.2. The MathWorks Inc., 1999

54. Digital AVR Application to power plants / K. Hirayama, Y.Tone, K. Takagi, H. Murakami, M.Shibata, H. Nagamura, Y. Takagi // IEEE Transactions on energy conversion. 1993. - December.- Vol.8, №4.- P.602-609.

55. Maxwell C. Dondo, M.E. El-Hawary. An approach to implement electricity metering in real-time using artificial neural networks // IEEE Transactions on power delivery. 2003. -April.- Vol.18, №2.- P.3 83-386.

56. К.А. El-Metwally, G.C. Hancock, O.P. Malik. Implementation of fuzzy logic PSS using a micro-controller and experimenal test results // IEEE Transactions on energy conversion. -1996. March.- Vol.11, №1.- P.91-95.

57. Fuzzy Logic Toolbox. For use with MATLAB. User's Guide. Version 2.0, The Math Works Inc., 1999

58. H.J. Gandert. Schnelle Erregungssysteme und ihr Beitrag zur Netzstabilitaet bei grossen Generatoren // Energiebereitstellung.-1981.-Heft 6.-P.299-302.

59. A. Hariri, O.P. Malik. A fuzzy logic based power system stabilizer with learning ability // IEEE Transactions on energy conversion. 1996. - December.- Vol.11, №4,- P.721-727.

60. Abul R. Hasan, A.H.M. Sadrul Ula. Design and implementation of a fuzzy controller based automatic voltage regulator for a synchronous generator // IEEE Transactions on energy conversion. 1994. - September.- Vol.9, №3.- P.550-556.

61. M.A.M. Hassan, O.P. Malik, G.S. Hope. A fuzzy logic based stabilizer for a synchronous machine// IEEE transactions on energy conversion. 1991. - September.-Vol.6, №3.- P.407-413.

62. T. Hiyama. S. Oniki, H. Nagashima. Evaluation of advanced fuzzy logic PSS on analog network simulator and actual installation on hydro generators // IEEE Transactions on energy conversion. 1996. - March.- Vol.11, №1.- P. 125-131.

63. Takashi Hiyama. Real time control of micro-machine system using micro-computer based fuzzy logic power system stabilizer // IEEE Transactions on energy conversion. -1994. December.- Vol.9, №4.- P.724-731.

64. Takashi Hiyama. Robustness of fuzzy logic power system stabilizers applied to multimachnie power system// IEEE Transactions on energy conversion.-1994.-September.-Vol.9,№3.-P.451-459.

65. Takashi Hiyama, Yoshiteru Ueki, Hiroaki Andou. Integrated fuzzy logic generator controller for stability enhancement // IEEE Transactions on energy conversion. 1997. -December.- Vol.12, №4,- P.400-406.

66. Yuan-Yih Hsu, Chao-Rong Chen. Tuning of power system stabilizer using artificial neural network // IEEE transactions on energy conversion. -1991. December.- Vol.6, №4.-P.612-619.

67. Wael R. Anis Ibragim, Medhat M. Morcos. A power quality perspective to system operational diagnosis using fuzzy logic and adaptive techniques // IEEE Transactions on power delivery. 2003. - July.- Vol.18, №3,- P.903-909.

68. J.S.R. Jang, C.-T. Sun. Neuro-fuzzy modelling and control // The Proceedings of the IEEE. -1995. March. - Vol.83. - P.378-406.

69. Francisco Jurado. Adaptive control of a fuel cell-microturbine hybrid power plant // IEEE Transactions on energy conversion. 2003. - June.- Vol.18, №2.- P.342-346.

70. Y.L. Karnavas, D.P. Papadopoulos. A genetic-fuzzy system for the excitation control of a synchronous machine // Proceedings of the 15-th International conference on electrical machines (25-28 August 2002, Brugge-Belgium).-2002.-P.86.

71. Joshihiro Kitauchi, Haruhito Taniguchi. Experimental verification of fuzzy excitation control system for multi-machine power system // IEEE Transactions on energy conversion. 1997. - March.- Vol.12, №1.- P.94-99.

72. Jurgen Klaar. Buerstenloser rotierender Thyristor-Erregersatz seit 1986 in Betrieb // Antriebstechnik.-2000.-Heft 21.- P.36-40.

73. B. Kosko. Fuzzy function approximation // Internal Joint Conf. Neural Networks (7 -11 June 1992, Baltimore-MD).-1992.-Vol. 1.-P.209-213.

74. B. Kosko. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Internal Conf. Fuzzy Systems (8-12 March 1992, San Diego-CA).-1992.-P.1153-l 162.

75. Brock J. LaMeres, M. Hashem Nehrir. Fuzzy logic based voltage controller for a synchronous generator // IEEE Computer applications in power. 1999. - April.- P.46-49.

76. Jeu-Min Lin, Shyh-Jier Huang, Kuang-Rong Shih. Application of sliding surface-enhanced fuzzy control for dynamic state estimation of a power system // IEEE Transactions on power systems. 2003. - May.- Vol.18, №2,- P.570-576.

77. M. Lown, Е. Swidenbank, B.W. Hogg. Adaptive fuzzy logic control of a turbine generator system // IEEE Transactions on energy conversion. 1997. - December.- Vol.12, №4.- P.394-399.

78. Lim Choo Min, Li Qing. An enhanced adaptive neural network control scheme for power systems // IEEE transactions on energy conversion.-1997.-June.-Vol. 12, № 2.-P.176-173.

79. D. Nauck, F. Klawonn, R. Kruse. Neuronal Netze und Fuzzy-systeme. Braunschweig/Wiesbaden: Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, 1994

80. Nguyen H. Т., V. Krenovich, O. Sirisaengtaksin. Fuzzy control as a universal control tool // Fuzzy Set and Systems.-1996-№ 80,- P. 71-86.

81. Mihael Niestroy. Optimal controller approximation using neural and fuzzy-neural networks // The Proceedings. The University of Texas at Austin, 2001

82. Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich. Fuzzy Control. California: Addison Wesley Longman, Inc., 1998

83. Gy. Rakovszky, B. Nagy. Ganz Ansaldo's microcomputer-based generator control systems // Mechatronics.-1998.-N8.-P. 13-20.

84. Timothy J. Ross. Fuzzy logic with engineering applications. Singapore: McGraw-Hill Book Co, 1997

85. W. Sabry. A voltage-frequency fuzzy logic controller for large scale power system // 14th World Congress of IF AC. (Beijing, P.R. China).-1999.-P.385-389.

86. Payman Shamsollahi, O. P. Malik. Real-time implementation and experimental studies of a neural adaptive power system stabilizer // IEEE Transactions on energy conversion. -1999. September.- Vol.14, №3.- P.737-742.

87. Simulink. Dynamic system simulation For MATLAB. Using Simulink Version 2.2. The Math Works Inc., 1999

88. Kazuo Tanaka, Hua O. Wang. Fuzzy control systems design and analysis. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2001

89. M.A.L. Thathachar, P. Viswanath. On the stability of fuzzy systems // IEEE Transaction on fuzzy systems.-1997.-February.-Vol.5, №1.- P.145-151.

90. Ruhua You, Hassan J. Eghbali, M. Hashem Nehrir. An online adaptive neuro-fuzzy power system stabilizer for multimachine systems // IEEE Transactions on power systems. -2003. February.- Vol.18, №1.- P.128-135.1571. ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ

91. ОАО Березовский опытный завод Энергоцветмет, www.boz.ru , 2004

92. ОАО Научно-исследовательский институт Электроэнергетики (ОАО «ВНИИЭ»), Асинхронизированные турбогенераторы (АСТГ), www.vniie.ru. 2003

93. ЗАО Неваэлектромаш, НИИ Элекгромаш, www.zkem.ru/ru/achrp.html, 2004

94. ОАО Силовые машины. Годовой отчет за 2002 год, www.power-m.ru, 2003

95. АО Электросила. Системы возбуждения, www.electrosila.ru, 2004

96. ЗАО Энергоспецкомплект, www.energospec.ru, 2004

97. ABB. UNITROL F. Erregungssysteme fuer Synchronmaschinen mit und ohne rotierenden Erreger, www.abb.com

98. ABB. UNITROL 1000. Kompakter Spannungsregler fuer kleine Synchronmaschinen, www.abb.com, 2003

99. ABB. UNITROL 5000. Excitation systems for medium and large synchronous machines, www.abb.com, 2003

100. GANZ Transelektro Traction Electrics Ltd. Excitation systems for synchronous generator and motors, 2003

101. General Electric. EX2100 excitation control, www.geindustrial.com, 2001

102. General Electric. EX2000PC partial compound source excitation system, GE drive systems and turbine control, www.geindustrial.com, 2004

103. BASLER Electric. Power system stability, www.basler.com, 2004

104. BASLER Electric. PSS-100 power system stabilizer, www.basler.com, 2004

105. The MathWorks Inc. И.В. Черных. SimPowerSystems: Моделирование электротехнических устройств и систем в Simulink, www.matlab.ru, 2004

106. MITSUBISHI Electric. Thyristor-type static excitation systems for synchronous machines, www.meppi.com, 1998

107. MITSUBISHI Electric. Power system stabilizer (PSS). Integral of accelerating power type PSS, www.meppi.com, 2001

108. MITSUBISHI Electric. Digital Automatic Voltage Regulator, www.meppi.com, 1998

109. REIVAX. RTVX-100 Regulador integradode de tensao e velosidate, www.reivax.com.br, 2004

110. REIVAX. RTX 400 Regulador de tensao, www.reivax.com.br. 2004