基于神经网络的微网逆变器控制策略研究

来源 :兰州理工大学 | 被引量 : 14次 | 上传用户:crazy915
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随着全球能源危机、节能减排战略计划的推进以及用户对供电质量要求的不断提高,各国纷纷开始研究微电网。在微电网的实际运行中,逆变器作为微源与微电网的并网接口,是影响电能质量的一个关键环节,因此其控制技术显得十分重要。本文着重研究微电网孤岛和并网模式下微源逆变器的控制策略。首先,介绍了含多种微源的微电网结构及工作原理,详述了微电网的系统级控制策略和微源逆变器的控制方法。然后,针对微电网孤岛运行和并网运行两种模式,采用传统PID控制分别设计了控制系统,进行了相关参数的选取,包括滤波参数的选取、隔离变压器的选取以及PI控制参数的设计。根据选取的参数分别搭建两种模式下的仿真模型,并对仿真结果进行了分析。由于逆变器本身运行在开关状态,具有很强的非线性和时变不确定性,其自身又受到构成元件非线性的影响,逆变器的精确模型往往难以建立。另外,微电网中微源输出功率存在间歇性和不确定性,大量非线性负荷的存在带来了严重的谐波污染,这些因素都对逆变器的建模产生了不利影响。而传统控制器的设计都是基于被控对象数学模型的,且控制器参数一旦确定,很难兼顾不同工作环境下性能指标要求。因此,利用传统控制方法已不能达到理想的控制效果。针对上述问题,本文采用神经网络控制技术,利用神经网络不依赖于精确模型、良好的容错性以及自学习、自适应性的优点,来改善逆变器的性能,以提高其控制精度。首先,针对微电网孤岛和并网两种运行模式,本文进行了神经网络控制系统的设计,其中包括参考模型、神经网络控制器、神经网络辨识器的设计。在此基础上,为验证该控制方法的合理性,搭建了相应的仿真模型。最后,为验证该控制方法的有效性与优越性,将神经网络控制下与传统PID控制下的仿真结果进行了对比分析。
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