基于神经网络逆控制的微网储能逆变器输出电压研究

• 作者: 刘卫亮 刘长良 林永君 陈文颖 马良玉
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 储能逆变器 逆模型 神经网络 谐波含量
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 2813-2822
• 分类号: TM85
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201611024

摘要

为改善微网中储能逆变器的输出电压波形质量,提出了一种基于神经网络的逆模型控制方法.建立了储能逆变器的数学模型,分析了影响其输出电压的主要因素,利用前向神经网络建立了系统的扩展逆模型;针对BP训练算法容易陷入局部最优的问题,通过万有引力算法进行了网络初始参数优化;将神经网络逆模型与原模型串联后,采用PI控制器实施闭环控制.仿真结果表明,该方法可以有效的提高储能逆变器的动态响应速度,并降低输出电压的谐波含量.制作了10 kW储能逆变器样机进行试验,结果表明了所提方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林永君	华北电力大学自动化系	77	725	13.0	23.0
2	刘长良	华北电力大学自动化系	93	1044	17.0	29.0
3	马良玉	华北电力大学自动化系	83	1254	20.0	31.0
4	陈文颖	华北电力大学自动化系	14	70	5.0	7.0
5	刘卫亮	华北电力大学自动化系	27	126	7.0	8.0