基于LS-QPSO的单相LCL逆变器参数辨识研究

• 作者: 张耀元 杨凯 韩帅达
• 来源期刊: 电力电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 逆变器 递推最小二乘 混杂系统 量子粒子群优化
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 可再生能源中的电力电子技术
• 页码范围: 96-98
• 页数: 3页
• 分类号: TM464
• 语种: 中文

摘要

电子电路参数辨识方法常采用递推最小二乘(RLS)算法,但RLS算法往往有较长的暂态过程,待估参数之间的耦合也会降低辨识精度.这里通过将预测时刻顺延的方法改进算法的优化目标,从而提高了算法的灵敏度和抗干扰能力.通过对量子粒子群优化(QPSO)算法进行深入研究,将优化目标与QPSO算法相结合提出最小二乘(LS)-QPSO算法,算法具有良好的并行性,建立了单极倍频调制方式的基于LCL滤波器的单相并网逆变器的近似离散化混杂系统模型,并将两种算法应用于电路参数辨识,在实际应用中验证了所提算法的低暂态过程和高精确度的辨识能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凯		18	82	5.0	8.0
2	韩帅达		2	0	0.0	0.0
3	张耀元		1	0	0.0	0.0