神经网络准PR光伏并网逆变器控制技术.pdf

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1、第28卷第3期电力系统及其自动化学报V01．28No．32016年3月ProceedingsoftheCSU-EPSAMar．2016神经网络准Plq光伏并网逆变器控制技术范宝奇，罗晓曙，廖志贤，姚鑫(广西师范大学电子工程学院，桂林541004)摘要：针对单相并网逆变系统高度非线性的特性，为解决传统逆变器控制系统自适应能力差的问题，在分析了比例谐振PR(proportionalresonant)控制与准PR控制策略的优缺点的基础上，将神经网络算法和准PR算法结合，提出一种基于神经网络参数自整定的准PR控

2、制方法。解决了准PR控制数字化精度不够和参数整定困难的问题。利用Matlab／Simulink平台对神经网络准PR控制进行仿真，仿真结果表明：与准PR控制相比，基于BP神经网络准PR控制的电流跟踪总谐波畸变率降低，动态响应性能更快，系统自适应程度更高，有较好的应用价值。关键字：并网逆变器；误差反传神经网络；电流控制；准比例谐振控制中图分类号：TM615文献标志码：A文章编号：1003—8930(2016)03—0030—05DOI：10．3969~．issn．1003-8930．2016．03．006Q

3、uasiPRPhotovoltaicGrid-connectedInverterControlMethodBasedonBPNeuralNetworkFANBaoqi，LUOXiaoshu，LIAOZhixian，YAOXin(CollegeofElectronicEngineering，GuangxiNormalUniversity，Guilin541004，China)Abstract：Accordingtothehighlynonlinearcharacteristicsofsingle—phas

4、egridconnectedinvertersystem，inordertosolvethepooradaptivecapacityofthetraditionalinverter，basedontheanalysisoftheadvantagesanddisadvantagesofquasi_PRcontrolandPRcontrolstrategy，theneuralnetworkalgorithmandquasi_PRalgorithmarecombined，aself—tuningparamet

5、erneuralnetworkquasi‘PRcontrolmethodisputforward．TheproblemoftheimprecisequasiPRdigitalcontrolandparameterstuningdificultisbesolved．UsingtheMatlab／simulinkplatformtrain，theneuralnetworkPRcontrolissimulated．ThesimulationresultsshowthatcomparedwithquasiPRc

6、ontrol，thetotalharmonicdistortionoftrackingcurrentwhichproducedbyneuralnetworkquasiPRcontrolme~oddecreased，andthedynamicresponseper-formanceisbetter，andtheadaptivedegreeofthesystembecamehigher．Sothismethodhasgreatapplicationvalue．Keywords-"gridconnectedi

7、nverter；back’propagationneuralnetwork；currentcontrol；quasiproportionalresonantnntro】随着分布式光伏并网逆变器系统的发展，越伏并网逆变器的输出电压的精度。来越多的分布式发电系统与电网相连，逆变器作比例谐振PR(proportionalresonant)控制可以为光伏并网系统中连接光伏电池阵列和电网的核减小稳态误差，但是PR控制器的缺点是在非基波心装置，其输出电压会在一定程度上对电网产生频率处，其增益很小。当电网频率发生偏移

8、时，增影响】。因此随着光伏并网系统技术的发展，对逆益明显下降，并且不能有效抑制电网谐波。另一变器的控制要求也越来越高。方面，由于光伏逆变器输出端接人电网，使整个系传统的线性控制算法如比例积分微分PID统具有复杂的非线性特点，因此就要求逆变器有(proportionintegrationdifferentiation)控制、重复控较强的自适应、自调整的能力。而传统准PR控制制、滞环控制等算法简单，容易实现，被广泛用于参数整定方法有很大的局限性