基于神經網絡的微網逆變器控制策略研究.pdf

1、隨著全球能源危機、節(jié)能減排戰(zhàn)略計劃的推進以及用戶對供電質量要求的不斷提高，各國紛紛開始研究微電網。在微電網的實際運行中，逆變器作為微源與微電網的并網接口，是影響電能質量的一個關鍵環(huán)節(jié)，因此其控制技術顯得十分重要。本文著重研究微電網孤島和并網模式下微源逆變器的控制策略。
　　首先，介紹了含多種微源的微電網結構及工作原理，詳述了微電網的系統(tǒng)級控制策略和微源逆變器的控制方法。然后，針對微電網孤島運行和并網運行兩種模式，采用傳統(tǒng)PID控制

2、分別設計了控制系統(tǒng)，進行了相關參數的選取，包括濾波參數的選取、隔離變壓器的選取以及PI控制參數的設計。根據選取的參數分別搭建兩種模式下的仿真模型，并對仿真結果進行了分析。
　　由于逆變器本身運行在開關狀態(tài)，具有很強的非線性和時變不確定性，其自身又受到構成元件非線性的影響，逆變器的精確模型往往難以建立。另外，微電網中微源輸出功率存在間歇性和不確定性，大量非線性負荷的存在帶來了嚴重的諧波污染，這些因素都對逆變器的建模產生了不利影響。而

3、傳統(tǒng)控制器的設計都是基于被控對象數學模型的，且控制器參數一旦確定，很難兼顧不同工作環(huán)境下性能指標要求。因此，利用傳統(tǒng)控制方法已不能達到理想的控制效果。
　　針對上述問題，本文采用神經網絡控制技術，利用神經網絡不依賴于精確模型、良好的容錯性以及自學習、自適應性的優(yōu)點，來改善逆變器的性能，以提高其控制精度。首先，針對微電網孤島和并網兩種運行模式，本文進行了神經網絡控制系統(tǒng)的設計，其中包括參考模型、神經網絡控制器、神經網絡辨識器的設計。