神经网络算法的改进及其在有源电力滤波器中的应用

发布时间：2017-07-15 14:10

  本文关键词：神经网络算法的改进及其在有源电力滤波器中的应用

  更多相关文章： 有源电力滤波器 电流跟踪控制 BP神经网络 代数算法 梯度算法

【摘要】：针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题,设计了一种基于改进梯度算法的BP神经网络自适应PI控制器。该控制器将神经网络技术与PI参数设计相结合,与传统的PI控制器相比,该控制器具有结构简单、易于在线调整等优点。同时,为了克服采用神经网络算法修正权值系数时,会存在局部极小、收敛速度慢的问题,对BP神经网络采用的梯度算法进行改进。利用代数法代替梯度下降法,从而解决了易出现局部极小问题,且使收敛速度更快。仿真实验表明,改进后的神经网络自适应PI控制器较传统的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度,从而使系统更稳定,而且电网电流的谐波畸变率更低。
【作者单位】： 中国矿业大学信电学院;
【关键词】： 有源电力滤波器 电流跟踪控制 BP神经网络 代数算法 梯度算法
【基金】：江苏省自然科学基金项目(BK20130187)~~
【分类号】：TM761;TN713.8
【正文快照】： This work is supported by Natural Science Foundation of Jiangsu Province(No.BK 20130187).0引言随着非线性负载的广泛应用,电网谐波污染越发严重,这对电力系统造成了严重的的危害,因此谐波治理成为研究的热点,有源滤波技术凭借其独有的优越性,成为治理谐波污染的主要手

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本文编号：544249