【摘 要】
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针对并网逆变器时变与非线性的特点,将自适应学习率并带有动量因子的BP神经网络应用于准PR控制器中,提高了系统的自适应能力,使并网电流的畸变程度降低。首先设计了谐波补偿
【基金项目】
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华北水利水电大学第九届研究生创新课题(YK2017-07)
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针对并网逆变器时变与非线性的特点,将自适应学习率并带有动量因子的BP神经网络应用于准PR控制器中,提高了系统的自适应能力,使并网电流的畸变程度降低。首先设计了谐波补偿环节,对含量较高的奇次谐波频率构成新的传递函数,再提取误差电流中含量较高3、5、7次谐波,应用改进BP神经网络来自适应调节补偿增益,提高了收敛速度与补偿精度。MATLAB/Simulink仿真研究表明,该方法降低了电流总谐波畸变率,使逆变系统具有了快速动态响应的能力,提升了系统的稳定程度。
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