典型文献
基于神经网络的LCL型并网逆变器控制策略
文献摘要：
针对光伏并网逆变器系统动态响应缓慢、传统PID控制并网电流跟踪效果差的问题,提出BP神经网络结合PID的控制方法.取单相LCL型并网逆变器为研究对象,分析单相LCL型并网逆变器电路结构以及BP神经网络模型,通过采用具有动量更新的反向传播BP学习算法加快误差性能函数收敛,实时快速地输出合适的PID参数,以提高系统响应速度.最后构建Matlab模型进行仿真,仿真结果表明,相较于传统PID控制器,BP结合PID的控制策略能更好地完成对并网电流跟踪,且速度更快、稳态误差更小,验证了该方法的有效性.
文献关键词：
单相LCL型光伏并网逆变器;并网电流;PID控制;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
屈浩轩;陈刚;董和夫;李江坪;乔超杰;虞佳兴
作者机构：
湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007
文献出处：
引用格式：
[1]屈浩轩;陈刚;董和夫;李江坪;乔超杰;虞佳兴-.基于神经网络的LCL型并网逆变器控制策略)[J].湖南工业大学学报,2022(02):34-40
A类：
误差性能函数
B类：
LCL,并网逆变器控制,光伏并网逆变器,动态响应,PID,并网电流,电流跟踪,单相,电路结构,反向传播,系统响应,响应速度,Matlab,稳态误差
AB值：
0.172261
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