神经网络算法的改进及其在有源电力滤波器中的应用

• 作者: 孙富华 尹志超 朱蓓蓓 马草原
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: TM714
• 字数: 3362字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马草原	中国矿业大学信电学院	44	307	8.0	16.0
2	尹志超	中国矿业大学信电学院	2	30	1.0	2.0
3	朱蓓蓓	中国矿业大学信电学院	3	41	3.0	3.0
4	孙富华	中国矿业大学信电学院	4	41	3.0	4.0