典型文献
单相LCL型并网逆变器新型递归神经网络控制
文献摘要：
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.
文献关键词：
并网逆变器;LCL滤波器;递归神经网络控制;PI控制;LM算法
中图分类号：
作者姓名：
关抒豪;丁欣;吴德武;陈延明
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]关抒豪;丁欣;吴德武;陈延明-.单相LCL型并网逆变器新型递归神经网络控制)[J].广西大学学报（自然科学版）,2022(05):1220-1230
A类：
递归神经网络控制
B类：
单相,LCL,并网逆变器,矢量控制方法,系统参数,参数变化,控制性能,RNN,系统解耦,神经网络控制器,电流回路,伯格,夸尔,尔特,LM,训练算法,训练效率,收敛速度,并网电流,总谐波畸变率,THD,更高质量,输出电流,动态响应性,响应性能,滤波器
AB值：
0.265026
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