【摘 要】
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针对统一电能质量调节器（UPQC）并联侧的结构特点和数学模型,提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络整定PID自适应控制的新算法。该方法由径向基函数神经网络在线辨识得到梯度信
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海电力公司市北供电分公司
【基金项目】
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上海市重点科技攻关计划（11510500800）,上海市电站自动化技术重点实验室项目（13DZ2273800）
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针对统一电能质量调节器（UPQC）并联侧的结构特点和数学模型,提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络整定PID自适应控制的新算法。该方法由径向基函数神经网络在线辨识得到梯度信息,PID参数根据梯度信息在线调整,自适应系统参数的变化,通过电流控制,使UPQC并联侧输出相反谐波和无功电流,从而使系统中不含谐波电流成分。在Simulink环境下分别针对三相恒定对称非线性负载和三相变化非线性负载的情况进行仿真,仿真结果证明了该方法的有效性和正确性。
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