[发明专利]一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法

权利要求书

1.一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法，其特征在于，包括步骤：

S1、以电流及电压数据作为输入，建立包括输入层、隐含层和输出层的三层神经网络模型，其中输入层的神经元节点数量为2个，与电流及电压数据相对应，所述输出层的神经元节点数量为1个；

S2、构建生成对抗网络，采用卷积函数作为判别函数，进行循环迭代，修正神经网络模型的权值、阈值；

S3、对修正后的神经网络模型进行EM迭代优化，然后采用ADRC控制方法，输出控制信号；

EM迭代优化方法包括步骤：

S31、设Xi代表修正后的神经网络模型的两个输入和一个输出，构建Xi、输入输出联合概率密度分布z_i和分布参数θ的三元数组集合{X_i；z_i；θ}；

S32、计算z_i的后验概率Q_i(z_i)，如式(2)所示：

Q_i(z_i)＝p(z_i|X_i,θ) (2)，

式中，p为服从t分布的概率密度函数；

S33、将p的似然函数最大化，并进行如下迭代：

至相邻两次迭代结果的误差满足要求，得到参数值θ；

S34、进行时间序列建模，得到式(4)所示的解析模型：

式中，k是指模型的延迟步数，y(k)为延迟步数为k时的输出；N1、N2、N3是指各个线性、非线性相的阶次；h₀指模型的常数项；a是指输出延迟的各次系数；b是指输入延迟的各次系数；u′为输入信号；c是指输入信号非线性阶次系数。

2.根据权利要求1所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法，其特征在于，各神经元节点的计算公式如下：

y_i＝f(k_ix_i+b_i) (1)，

其中，y_i代表神经元节点的输出，x_i代表神经元节点的输入，k_i代表神经元节点的权值，b_i代表神经元节点的阈值，f为Sigmoid函数。

3.根据权利要求2所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法，其特征在于，所述隐含层的神经元节点的数量为10个。

4.根据权利要求1所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法，其特征在于，步骤S33中，误差不超过1‰。

5.根据权利要求1所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法，其特征在于，采用二阶ADRC控制方法输出控制信号。