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单相LCL型并网逆变器新型递归神经网络控制

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以单相LCL型并网逆变器为研究对象,针对传统比例识分(PI)矢量控制方法存在解耦不准确,且参数固定难以在时变的、非线性的系统参数变化下保证控制性能最优的不足,提出了一种递归神经网络(RNN)控制方法.该控制方法无需对系统解耦,而是基于完整的系统方程,使用单个神经网络控制器取代2个电流回路PI控制器.RNN控制采取了一种改进的列文伯格-马夸尔特(LM)训练算法,该算法相较于传统LM算法,减小了存储和运算难度,提高了训练效率和收敛速度.结果表明:该控制策略下逆变器并网电流总谐波畸变率(THD)由3.5％下降至2.6％,逆变器具有更高质量的稳态输出电流和更快速的动态响应性能,验证了RNN控制策略的可行性.
Novel recursive neural network control for single-phase LCL grid-connected inverter

关抒豪、丁欣、吴德武、陈延明

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广西大学 电气工程学院,广西 南宁530004

广西水利电力职业技术学院,广西 南宁530023

广西桂能科技发展有限公司,广西南宁530007

并网逆变器 LCL滤波器 递归神经网络控制 PI控制 LM算法

515670042021ZJY16392022KYZ02

2022

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2022.1220

广西大学学报(自然科学版)
广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.767
ISSN：1001-7445
年,卷(期)：2022.47(5)
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