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文檔簡介
1、微型電網(wǎng)是當今世界智能電網(wǎng)領域的研究熱點。當微型電網(wǎng)處于獨立運行模式時儲能逆變器為其提供電壓支撐。由于微網(wǎng)容量較小,非線性負載的接入和負載的變化容易影響系統(tǒng)電壓的波形質量,甚至導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。隨著用戶對供電質量要求的不斷提高,這一問題亟待解決。
逆系統(tǒng)方法是解決非線性系統(tǒng)控制的一次重要突破。然而,實際工程中被控對象往往比較復雜,難于或無法精確建模,加之逆系統(tǒng)的求解存在很大的困難,該方法的應用受到較大限制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為典型的
2、智能方法,對復雜非線性系統(tǒng)具有出色的逼近能力。因此,將逆系統(tǒng)方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡結合,可構成一種新穎的非線性系統(tǒng)控制方法。
為改善微網(wǎng)中儲能逆變器的輸出電壓波形質量,本文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的逆控制方案。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的計算量較大,而儲能逆變器的控制周期一般僅為幾十個us,常規(guī)的微處理器在一個控制周期內難以完成神經(jīng)網(wǎng)絡的運算。FPGA與傳統(tǒng)的單片機、PC機相比具有運算速度快、實現(xiàn)精度高、并行運算的顯著優(yōu)勢。因此,本文利用
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