基于BP神经网络的LCL型三相并网逆变器控制系统设计

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光伏并网系统是消纳太阳能使其转变为电能的重要环节,该系统中光伏并网逆变器不仅在变流过程中会产生大量的谐波分量,不同类型负荷的投切以及公共电网的波动都会对其产生非常显著的影响,如果不加以控制,将会对整个系统的安全稳定性造成非常不利的后果。逆变器转换和传递电能的能力、并网电流中的谐波分量含量以及对电网电压的跟随效果等成为决定光伏并网系统是否稳定,是否能满足并网要求的重要因素。对并网逆变器的控制成为新能源领域的研究热点之一。作为并网逆变器控制系统的主要控制方式,电流控制需要采用较多的传感器对各个参数进行采样,这要不仅增加了设备体积和成本,也给系统增添了较多不确定因素,使得系统稳定性存在隐患。而并网逆变控制系统中,电流控制器一般采用较为常用的PI控制器,控制器参数需要通过经验测试获得,这为控制系统实现带来了不便。针对上述问题,在国内外研究的基础上,本文以LCL型三相并网逆变器为研究对象,对并网电流控制结构及电流控制器进行深入的研究。首先,分析阐述了并网逆变器的电路结构以及数学模型、三相逆变器开关管的调制方法、不同类型滤波器特性、有源阻尼法和无源阻尼法、电流控制器等问题,选定了并网逆变器控制系统的结构及控制器类型。其次,比较分析了传统电流控制结构存在的问题,进行结构改进。在有源阻尼法的基础上建立电容支路电流前馈和逆变器输出侧电流闭环的控制结构,对逆变器的开关实施过流保护,抑制并网电流中的谐波分量,提高并网电流质量与系统稳定性。再次,对BP神经网络理论进行研究,设计了BP神经网络下的PI电流控制器,对控制器参数进行在线整定,提高控制效果。最后,在MATLAB实验平台搭建Simulink仿真模型,对控制系统进行仿真实验,验证并网电流的总体谐波畸变率及电网电压跟随效果等各项指标。
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