本文選題：并網(wǎng)逆變器　切入點(diǎn)：誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2016年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)單相并網(wǎng)逆變系統(tǒng)高度非線性的特性,為解決傳統(tǒng)逆變器控制系統(tǒng)自適應(yīng)能力差的問(wèn)題,在分析了比例諧振PR(proportional resonant)控制與準(zhǔn)PR控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和準(zhǔn)PR算法結(jié)合,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自整定的準(zhǔn)PR控制方法。解決了準(zhǔn)PR控制數(shù)字化精度不夠和參數(shù)整定困難的問(wèn)題。利用Matlab/Simulink平臺(tái)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)PR控制進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明:與準(zhǔn)PR控制相比,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)PR控制的電流跟蹤總諧波畸變率降低,動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能更快,系統(tǒng)自適應(yīng)程度更高,有較好的應(yīng)用價(jià)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.
【作者單位】： 廣西師范大學(xué)電子工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TM464;TM615

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本文編號(hào)：1561663