| 单相LCL型并网逆变器新型递归神经网络控制 |
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| 引用本文： | 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(5):1220-1230. |
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| 作者姓名： | 关抒豪 丁欣 吴德武 陈延明 |
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| 作者单位： | 1. 广西大学电气工程学院;2. 广西水利电力职业技术学院;3. 广西桂能科技发展有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51567004)；;广西教育科学“十四五”规划2021年度高校创新创业教育专项课(2021ZJY1639)； |
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| 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。
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| 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 |
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