大型电力系统的高准确度控制模型仿真分析

针对大型电力控制系统的非线性、时变性和规模大的特性,采用传统方法进行控制,控制的准确度与收敛速度较低。提出基于混沌理论和神经网络算法相融合的大型电力系统的高准确度控制方法。依据神经网络算法原理将二次型性能指标引入到加权系数的相关调整,获取输出误差及控制增量加权的约束条件,对神经元输出进行规范化处理,完成大型电力系统PID控制模型的构建。依据混沌优化理论,获得搜索的最优解及最优值,实现对大型电力系统的高准确度控制。实验结果表明,利用改进算法进行大型电力系统的高准确度控制,能够简化控制运算过程,提高控制的准确度,获取高品质的大型电力系统控制效果,满足了实际应用需求。