【摘 要】
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固定PI参数控制算法的逆变器在确定参数时需要建立准确的系统模型,针对带非线性可变负载情况下电压波动性大且动态响应速度迟缓的问题,设计具有3层BP神经网络的控制器,在输出
【机 构】
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桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室,桂林理工大学机械与控制工程学院
【基金项目】
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广西自然科学基金青年基金项目（2016GXNSFBA380094）, 广西区教育厅重点项目（ZD2014064）
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固定PI参数控制算法的逆变器在确定参数时需要建立准确的系统模型,针对带非线性可变负载情况下电压波动性大且动态响应速度迟缓的问题,设计具有3层BP神经网络的控制器,在输出误差的反向传播阶段,根据PID模型,利用梯度下降法找到最合适的PID参数,并进行PID调节;通过在线学习的方式,应对负载变化带来的不利影响,加快系统响应。使用Matlab进行仿真实验,将该算法与PI控制进行对比,稳态误差以及突加负载误差均小于后者。实验结果表明,该控制器在变化负载的情况下具有良好的适应性,有较好的稳定性,并且具有无需调试PID参数的优点,可以满足光伏并网的需要。
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