基于ANFIS的电力系统SVC模糊控制器设计与仿真项目-MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自适应神经模糊推理系统（ANFIS）设计电力系统SVC模糊控制器。通过模拟系统运行状态，验证控制器在电力系统稳定控制中的效果，提升仿真精度与响应速度。

详 情 说 明

基于ANFIS的电力系统SVC模糊控制器设计与仿真

项目介绍

本项目旨在设计并验证一个用于电力系统的模糊控制器，结合ANFIS（自适应神经模糊推理系统）对含有SVC（静止无功补偿器）的电力系统进行稳定控制。通过将模糊推理系统与神经网络相结合，优化控制器的响应性能，提高电力系统的稳定性和抗干扰能力。项目实现了从系统建模、控制器设计到性能评估的完整流程，为电力系统智能控制提供了一种有效的解决方案。

功能特性

• 电力系统建模：模拟含SVC装置的电力系统动态运行行为
• 模糊控制器设计：构建基于模糊推理系统的控制器结构
• ANFIS优化：通过自适应神经模糊推理系统优化模糊规则和隶属度函数
• 性能评估：设计完整的训练、验证和测试模块，评估控制器的各项性能指标
• 对比分析：生成传统PID控制与ANFIS模糊控制的性能对比报告

使用方法

1. 确保系统满足所需的运行环境要求
2. 运行主程序文件，启动仿真系统
3. 系统将自动执行数据加载、模型训练、性能测试等流程
4. 查看生成的仿真结果图和性能分析报告
5. 可根据需要调整参数配置，重新运行以获取不同条件下的控制效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版
• MATLAB版本：R2020a 或更高版本
• 必需工具箱：

- Fuzzy Logic Toolbox - Neural Network Toolbox - Simulink - Control System Toolbox

• 最低内存：8 GB RAM
• 磁盘空间：至少 2 GB 可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，包括系统初始化、参数配置、模型训练、仿真执行和结果分析等模块。具体实现了电力系统模型的构建、ANFIS控制器的设计优化、多种工况下的系统动态响应仿真，以及与传统控制策略的性能对比分析。通过运行该文件，可以完整地呈现项目从数据处理到控制效果评估的整个流程。