【摘要】：以配置LCL濾波器的單相光伏并網(wǎng)逆變系統(tǒng)為研究對(duì)象,針對(duì)其非線性、時(shí)變特性,提出一種基于準(zhǔn)比例諧振(quasi proportional resonant,QPR)控制的直流電壓外環(huán)、并網(wǎng)電流內(nèi)環(huán)和電容電流內(nèi)環(huán)三閉環(huán)控制策略,并給出準(zhǔn)PR控制器的離散化方法。針對(duì)準(zhǔn)PR控制器參數(shù)固定無(wú)法適應(yīng)電網(wǎng)參數(shù)變化,難以達(dá)到系統(tǒng)控制性能最優(yōu)的不足,提出一種基于動(dòng)態(tài)對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(diagonal recurrent neual network,DRNN)自整定準(zhǔn)PR控制器并給出其控制算法,DRNN采用基于二階梯度的遞推預(yù)報(bào)誤差算法(recursive prediction error,RPE),其較一階梯度反向傳播算法(propagation,BP)具有更快收斂速度。仿真對(duì)比分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用上述控制策略的單相光伏并網(wǎng)逆變系統(tǒng)具有良好的輸出電流質(zhì)量和快速的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能,可有效避免并網(wǎng)電流諧振并實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)電流高功率因數(shù)。
[Abstract]:Based on the nonlinear and time-varying characteristics of single-phase photovoltaic grid-connected inverter system with LCL filter, a DC voltage outer loop based on quasi-proportional resonance (quasi proportional resonance is proposed. The three-loop control strategy of grid-connected current inner loop and capacitive current inner loop is presented, and the discretization method of quasi-PR controller is given. The fixed parameters of the quasi-PR controller can not adapt to the change of the power network parameters, so it is difficult to achieve the optimal control performance of the system. A self-tuning quasi-PR controller based on dynamic diagonal recurrent neural network (diagonal recurrent neual neural network) is proposed and its control algorithm is presented. The recursive prediction error algorithm based on second-order gradient, (recursive prediction error-error algorithm, is presented, which is better than that of the first order gradient back-propagation algorithm (Propagation BP). Faster convergence rate. The simulation and experimental results show that the single-phase photovoltaic grid-connected inverter system with the above control strategy has good output current quality and fast dynamic response performance. It can avoid grid-connected current resonance and realize high power factor of grid-connected current.
【作者單位】： 北華大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司荊州供電公司;
【分類號(hào)】：TM615

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本文編號(hào)：2143722