基于人工神经网络的自动发电控制与自动电压调节系统设计及在埃塞俄比亚两座水电站的应用研究

为解决水电站频率和电压波动导致的电力系统不稳定问题，研究人员开展了基于人工神经网络(ANN)的自动发电控制(AGC)和自动电压调节(AVR)系统设计研究。通过对比传统PID控制器，ANN控制器显著改善了系统响应特性：Tanabeless水电站电压响应超调从21%降至9%，调节时间从2.2秒缩短至0.5秒；Tis Abay II水电站频率响应上升时间从2.95秒优化至1.05秒。该研究为提升非洲水电系统稳定性提供了创新解决方案。

　　

在电力系统领域，维持稳定的频率和电压如同保持人体正常心跳和血压般至关重要。埃塞俄比亚作为非洲水电潜力第二大国，90%电力依赖水电，但2013年Tanabeless水电站曾因频率波动导致5小时停电事故。传统比例-积分-微分(PID)控制器存在超调大、响应慢等问题，犹如"迟钝的调节器"，难以满足该国标准要求的频率波动≤1%(49.5-50.5Hz)和电压波动≤5%的严苛要求。这促使Yosef Birara Wubet团队在《Scientific African》发表创新研究，首次将人工神经网络(ANN)应用于Tanabeless和Tis Abay II两座水电站的协同控制。

研究采用数学建模与MATLAB/Simulink仿真相结合的方法。通过建立飞摆调速器、水轮机、发电机等AGC核心组件模型，以及比较器、励磁机等AVR关键模块；运用Levenberg-Marquardt反向传播算法训练ANN，采用手动调参法优化PID参数；对比分析两种控制器在96公里联络线互联系统中的动态响应。

研究结果显示，ANN展现出显著优势：在Tanabeless水电站，电压响应上升时间从0.12秒缩短至0.05秒，超调量降低57%；频率调节时间由21秒减至13秒。Tis Abay II电站更实现联络线功率波动超调从3.63%降至1.5%。特别值得注意的是，系统在负荷扰动下频率偏差始终控制在±0.16Hz(0.0032pu)以内，完美满足埃塞俄比亚运行标准。

该研究突破性地证实：ANN控制器通过模拟人脑神经元自适应特性，在非线性、时变系统中展现出超越传统方法的调节能力。其重要意义在于：为发展中国家水电主导电网提供了经济可行的智能控制方案；首创的双电站协同控制模型可推广至多区域互联系统；采用的MATLAB实现路径具有工程实践价值。未来结合粒子群优化(PSO)等算法，或将进一步推动非洲清洁能源系统的稳定运行。