【摘 要】
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逆变器在实际中的精确模型往往难以建立，智能控制技术适用于处理复杂不确定系统，对于提高逆变器控制的实时性控制有很好的效果。尤其是模糊神经网络控制由于控制器相对实现简单得到了广泛应用。本文分析了模糊PI、模糊神经网络的控制策略，将其应用在逆变器的独立运行和并网运行上，通过仿真验证了模糊神经网络控制在改善逆变器运行性能上的可行性，对于提高其动态性能，降低带非线性负载运行时的THD值有较好的效果。
【机 构】
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燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛 066004
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会
论文部分内容阅读
逆变器在实际中的精确模型往往难以建立，智能控制技术适用于处理复杂不确定系统，对于提高逆变器控制的实时性控制有很好的效果。尤其是模糊神经网络控制由于控制器相对实现简单得到了广泛应用。本文分析了模糊PI、模糊神经网络的控制策略，将其应用在逆变器的独立运行和并网运行上，通过仿真验证了模糊神经网络控制在改善逆变器运行性能上的可行性，对于提高其动态性能，降低带非线性负载运行时的THD值有较好的效果。
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