[发明专利]一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法

说明书

本发明适用于并联UPS系统技术领域，提供了一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法，包括以下步骤：建立并联UPS系统的状态空间模型；完全已知系统动力学的状态反馈跟踪控制设计；基于神经网络进行并联UPS系统参数识别。本发明提出了一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法，严格证明了辨识误差的收敛性，通过仿真研究，首次证明了神经网络的辨识能力和所提出的控制算法的性能和有效性。

技术领域

本发明属于并联UPS系统技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法。

背景技术

并联UPS系统具有诸多优点，但其有效控制具有挑战性。这些挑战是由于动态加载条件和多个变流器的相互作用。为了实现对并联UPS系统的有效控制，主要由两个控制目标来实现。第一个目标是调整输出电压，以完善正弦非线性和快速变化的负载条件。第二个挑战是尽量减小变流器之间的循环电流。

但上述两个控制目标存在一个共同缺点，其均需要精确的系统参数(电阻、电容和电感等)。这也解释了现有的控制方法为何总是考虑使用相同的并联逆变器。而事实上，由于加热、老化等诸多因素的影响，系统参数往往会出现波动。因此，对于具有更多系统参数的并联UPS系统，需要更复杂有效的系统标识符。

目前，基于训练或学习的神经网络(NN)系统已经发展了几十年，但在电力电子领域的应用并不多。这可能是由于理论控制技术与物理应用之间存在较大的差距。

因此，本发明提出了一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种并联UPS系统，包括并联布置的n个逆变器，n个逆变器的输出端分别与一个LC滤波器连接，每个LC滤波器均与交流母线连接，各逆变器均与集中电压和负载共享控制器连接。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于神经网络的并联UPS系统状态反馈控制方法，包括以下步骤：

建立并联UPS系统的状态空间模型；

完全已知系统动力学的状态反馈跟踪控制设计；

基于神经网络进行并联UPS系统参数识别。

作为本发明实施例的另一种优选方案，所述的建立并联UPS系统的状态空间模型，包括以下步骤：

系统的控制输入U(t)为每个逆变器的一组电压基准，表示为式(1)：

其中，v_j表示第j个逆变器的输入电压，n表示逆变器总数；

系统的状态变量X(t)为并联逆变器的输出电压v_o和逆变器的输出电流i_j，表示为式(2)：

其中，i_j为第j个逆变器的输出电流，n为逆变器总数；

系统的状态空间模型为连续时间线性系统，表示为式(3)：

其中：

其中，L_j为第j逆变器输出滤波器的输出电感，C_j为第j逆变器输出滤波器的电容，r_j为第j逆变器输出滤波器的输出电阻；D(t)表示补偿系数。