[发明专利]基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法在审
申请号: | 201810897189.7 | 申请日: | 2018-08-08 |
公开(公告)号: | CN108933450A | 公开(公告)日: | 2018-12-04 |
发明(设计)人: | 李圣清;张茜 | 申请(专利权)人: | 湖南工业大学 |
主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38 |
代理公司: | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人: | 李冉 |
地址: | 412000 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 径向基函数神经网络 比例谐振控制 谐振控制器 自适应控制能力 系统运行状态 总谐波畸变率 抗干扰能力 无静差跟踪 仿真研究 输出电流 稳态误差 在线整定 改进型 整定 分析 | ||
本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的PI‑准比例谐振控制方法,在分析PI与准比例谐振控制原理的基础上,通过径向基函数神经网络的自适应控制能力,根据系统运行状态对改进型PI‑准比例谐振控制器参数进行在线整定,解决了传统PI控制器存在稳态误差和准比例谐振控制器参数难整定的问题。本发明采用Matlab/Simulink平台进行仿真研究,实现了电流的无静差跟踪,降低了输出电流的总谐波畸变率,提高了系统的抗干扰能力,增强了系统的稳定性。
技术领域
本发明涉及三相并网逆变器控制技术领域,更具体的说是涉及一种基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法。
背景技术
随着光伏、风力发电等新能源技术的发展,绿色分布式电源DG(distributedgeneration)并网技术的研究也越发深入。并网逆变器作为DG与公共电网连接的重要接口装置,其控制是实现电能高效利用的基础。已有学者对并网控制器的优化设计做了大量的研究,其中,比例积分-降阶谐振(proportion integral plus reduced orderresonant,PI-ROR)调节器可直接对输出电流无差控制,能改善并网逆变器的动态性能,提高系统在不平衡电压条件下的运行能力;PI 与QPR联合控制策略,能实现电流的无静差跟踪,抑制直流分量,但是系统的自适应能力差,仍无法改善传统PI控制器存在稳态误差以及QPR控制器参数难整定等问题。
因此,如何提供一种具有在线自适应参数整定能力的基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明针对三相并网逆变器在电网电压波动时存在电流畸变等问题,在分析了比例谐振控制器缺点的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的改进型PI-准比例谐振复合控制方法。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法,一种基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制方法,所述控制方法包括:
S1、采用PI-QPR控制器对逆变器进行电流内环控制,其中QPR控制器的传递函数Gpr(s)为
式中:Kp1、Kr分别为QPR控制器的比例参数和谐振参数;ωc为频带宽度;ω0为谐振基波角频率;
将Gpr(s)中的谐振部分分解为3个积分y(s)、m(s)、n(s),表示为
将模拟信号数字离散化,得第k次采样时刻QPR控制器的输出为
式中:Ts为采样周期;
PI-QPR控制器由PI控制器与QPR控制器组成,输入电流iref通过QPR控制器滤掉谐波,实现电流的无静差跟踪,此时的输出电压与电网电压进行反馈控制,得到逆变器的输出电流iout,iout通过PI控制后的输出作为负反馈和iref构成闭合回路,提高控制系统的稳定性。
S2、将PI-QPR控制器复合控制下的电流控制分为PI-QPR复合控制和RBF 神经网络参数整定两个部分;其中,PI-QPR控制器对逆变器进行电流内环控制,RBF神经网络用于对QPR控制器参数进行在线整定,最终得到整定后的输出电流。
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