基于ANFIS的电力系统SVC模糊控制设计

资 源 简 介

本项目利用MATLAB/Simulink平台开发一套基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的智能控制方案，专门用于优化电力系统中静止无功补偿器（SVC）的运行性能。 其核心功能是通过融合神经网络的学习能力与模糊逻辑的推理能力，解决大容量电力系统在非线性工况下电压控制参数难以实时精确整定的问题。 实现方法上，首先在Simulink环境中搭建包含同步发电机、双回传输线路及负荷端的电力网络模型，并在关键节点接入基于晶闸管控制反应器（TCR）和固定电容器（FC）结构的SVC装置。 项目通过在多种扰动环境下运行传

详 情 说 明

基于ANFIS的电力系统静止无功补偿器（SVC）模糊控制设计

本项目致力于开发一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的智能控制方案，用于优化电力系统在遭受大扰动工况下的动态电压稳定性。系统通过融合神经网络的参数学习能力与模糊逻辑的推理能力，实现了对静止无功补偿器（SVC）触发角的精细化调节。

项目核心功能

1. 自学习模糊控制器设计：系统不依赖于预设的固定模糊规则，而是通过采集专家数据或传统控制器运行轨迹，利用梯度下降算法自动优化模糊控制器的结论部参数。
2. 故障模拟与动态响应：能够模拟电力系统在1.0秒至1.2秒期间发生严重三相短路故障后的电压跌落及恢复过程。
3. SVC行为模拟：实现晶闸管控制反应器（TCR）与固定电容器（FC）的物理特性仿真，将控制器输出的触发角实时转化为补偿器输出的无功功率。
4. 性能多维度评估：自动计算电压恢复时间、RMSE收敛精度，并生成详尽的系统动态运行报告。

实现逻辑说明

项目的主程序逻辑严格遵循以下步骤：

1. 初始化与参数设定 设置采样频率（1000Hz）及仿真步长，定义电力系统的物理参数，包括基准电压、线路等效电感、SVC的阻抗限制（0.4pu）以及触发角的硬限制范围（90°至180°）。

2. 训练数据集构建 通过模拟传统PI控制器的响应逻辑，在电压偏差（-0.2到0.2pu）和偏差变化率（-0.1到0.1pu/s）的空间内随机采样500个数据点。使用线性化近似公式生成初始的目标触发角数据，作为模型自学习的基础。

3. ANFIS 架构实现与参数训练

• 隶属度函数：为两个输入量（误差e，误差变化率de）分别定义了3个高斯隶属度函数（MF），构成9条模糊规则。
• 推理模式：采用一阶Sugeno型模糊推理模型，结论部为输入的线性组合。
• 优化算法：程序手动实现了反向传播训练算法。通过80轮次（Epochs）的迭代，根据预测输出与目标值的均方根误差（RMSE）实时调整结论部参数矩阵，确保控制器能够准确逼近非线性控制规律。

4. 电力系统闭环动力学仿真

• 母线系统模型：建立二阶暂态响应微分方程，模拟母线电压在扰动下的动态过程。
• 故障逻辑：定义受扰动源电压在故障期间从1.0pu剧降至0.4pu。
• 控制回路：ANFIS控制器在每一个时间步长采集电压反馈，计算误差及变化率，通过模糊神经网络推理输出最优触发角。
• SVC变换模块：根据触发角公式计算TCR的等效电纳，结合固定电容器补偿量，确定最终注入母线的无功功率Q_svc，以此支撑母线电压。

5. 结果分析与可视化

• 对比分析无补偿系统与ANFIS控制系统在故障后的电压曲线。
• 追踪SVC触发角与无功功率输出的实时对应关系。
• 展示ANFIS网络的学习收敛轨迹及优化后的输入隶属度函数分布。
• 通过柱状图定量对比故障恢复时间，验证智能控制的有效性。

关键技术指标

• MF类型：高斯型隶属度函数（Gaussian MF）。
• 规则总数：9条独立Sugeno规则。
• 学习参数：固定步长梯度下降，初始学习率0.01。
• 故障工况：0.2秒时长的60%电压跌落。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将主程序代码文件置于当前工作目录。
3. 在命令行窗口直接运行主函数名。
4. 运行结束后，系统将弹出两个分析窗口：

* 窗口1展示电压响应对比图、SVC状态图、训练RMSE收敛曲线及恢复性能柱状图。 * 窗口2展示经过训练优化后的电压偏差隶属度函数分布情况。

1. 命令行窗口将实时打印无补偿恢复时间、ANFIS补偿恢复时间以及最终的训练误差。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱需求：该实现采用了手动编写的ANFIS训练算法与动力学仿真逻辑，不严格依赖于Fuzzy Logic Toolbox，具备良好的独立运行能力。