動(dòng)態(tài)屬性權(quán)重智能前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力控制方法
[Abstract]:In the PV grid-connected control of the industrial park, the damping oscillation occurs in the driving process of the power control, which affects the response speed and stability of the system. An improved power control method based on artificial intelligence feedforward neural network with dynamic attribute weight is proposed to improve the performance of photovoltaic grid-connected power control in industrial park. In the design of the control system, two PI controllers are used, and the flux chain controller and the speed controller are combined. In the rotor magnetic field coordinate system, the affine PARK transformation is used. All the calculation of industrial PV grid-connected control power system is realized in the rotor magnetic field coordinate system. Artificial intelligence feedforward neural network is constructed to speed up the response speed of grid-connected system through power feedforward control. Dynamic attribute weight predictive current control technique is used to compensate delay and realize non-beat control and sinusoidal pulse width modulation. The system test shows that the proposed control method can effectively suppress the distortion caused by the control delay and the deviation of inductance to the grid-connected current, and the control system is robust and stable.
【作者單位】: 龍巖學(xué)院物理與機(jī)電工程學(xué)院;
【分類號(hào)】:TM615;TM921.5
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2390386
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