神经网络准PR光伏并网逆变器控制技术

发布时间：2018-03-03 15:45

  本文选题：并网逆变器　切入点：误差反传神经网络　出处：《电力系统及其自动化学报》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对单相并网逆变系统高度非线性的特性,为解决传统逆变器控制系统自适应能力差的问题,在分析了比例谐振PR(proportional resonant)控制与准PR控制策略的优缺点的基础上,将神经网络算法和准PR算法结合,提出一种基于神经网络参数自整定的准PR控制方法。解决了准PR控制数字化精度不够和参数整定困难的问题。利用Matlab/Simulink平台对神经网络准PR控制进行仿真,仿真结果表明:与准PR控制相比,基于BP神经网络准PR控制的电流跟踪总谐波畸变率降低,动态响应性能更快,系统自适应程度更高,有较好的应用价值。
[Abstract]:Aiming at the highly nonlinear characteristics of single-phase grid-connected inverter system, in order to solve the problem of poor adaptive ability of traditional inverter control system, the advantages and disadvantages of proportional resonance PR(proportional resonance control and quasi-PR control strategy are analyzed. Combining neural network algorithm with quasi-PR algorithm, A quasi-PR control method based on neural network parameter self-tuning is proposed, which solves the problems of low digitization precision and parameter tuning difficulty of quasi-PR control. The simulation of neural network quasi-PR control is carried out by using Matlab/Simulink platform. The simulation results show that compared with the quasi-PR control, the total harmonic distortion rate of current tracking based on BP neural network quasi PR control is reduced, the dynamic response performance is faster, and the adaptive degree of the system is higher.
【作者单位】： 广西师范大学电子工程学院;
【分类号】：TM464;TM615

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本文编号：1561663