[发明专利]一种新型储能逆变器电压控制策略在审
| 申请号： | 201611074418.2 | 申请日： | 2016-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN108123632A | 公开（公告）日： | 2018-06-05 |
| 发明（设计）人： | 赵吉彬 | 申请（专利权）人： | 赵吉彬 |
| 主分类号： | H02M7/5387 | 分类号： | H02M7/5387 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 110000 辽宁省沈阳市*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 储能逆变器 支持向量机 电压控制 输出电压 支持向量机算法 闭环 输出电压反馈 支持向量机逆 复合 粒子群算法 粒子群优化 逆模型结构 影响逆变器 有效地控制 闭环控制 电压谐波 动态性能 端口电压 复合控制 控制策略 控制算法 控制性能 稳态误差 运行数据 畸变量 鲁棒性 逆变器 逆模型 扰动量 有效地 占空比 构建 输出 优化 分析 | ||
【权利要求书】：
1.一种新型储能逆变器电压控制策略，包括支持向量机算法、粒子群优化、复合控制，其特征在于该策略基于支持向量机 (SVM) 的复合逆控制策略，在分析支持向量机的基础上，采用了粒子群算法优化各参数，根据影响逆变器输出电压的相关扰动量，构建逆变器的逆模型结构，利用储能逆变器在不同工况下的运行数据训练支持向量机逆模型，将逆模型输出的占空比作为储能逆变器的输入，同时利用输出电压反馈，构成闭环控制，以提高系统的控制性能。
2.根据权利要求 1所述的新型储能逆变器电压控制策略，其特征在于，所述的支持向量机算法，是一种基于“小样本”的学习算法，目前可以将其分为支持分类算法 ( SVC) 和支持向量回归算法 (SVR) ，前者主要用于辨识分类，后者主要用于函数逼近，本发明采用支持向量回归算法来逼近期望的占空比信号。
3.根据权利要求 1所述的新型储能逆变器电压控制策略，其特征在于，所述的粒子群优化，主要作用是优化支持向量机的关键参数: 惩罚参数C、不敏感损失参数以及核参数，这些参数选择的正确与否直接关系到支持向量机模型的准确性和泛化能力。
4.根据权利要求 1所述的新型储能逆变器电压控制策略，其特征在于，所述的复合控制，引入输出量反馈构成闭环系统，将逆变器输出电压进行反馈，与期望值求差值后进行PID 运算，使输出紧随输入。
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