基于改進的單神經(jīng)元三相并網(wǎng)逆變器控制策略研究
滿燦
（南京理工大學，江蘇 南京 210094）
摘 要：為改善LCL型三相并網(wǎng)逆變器控制器無法根據(jù)外界條件校正參數(shù)的缺點，提出了一種基于改進的單神經(jīng)元三相并網(wǎng)逆變器控制策略。該控制策略基于并網(wǎng)電流、電容電流反饋的雙電流環(huán)控制策略，將并網(wǎng)電流外環(huán)用單神經(jīng)元PI自適應控制器代替，根據(jù)有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則對自身權值系數(shù)進行更新，利用辨識器校正PI參數(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)動態(tài)調(diào)節(jié)KP、KI值，仿真結果表明，該控制策略增強了系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性。
關鍵詞：LCL 型濾波器；單神經(jīng)元；自適應控制
中圖分類號：TM464 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2016)12-0023-04
Research on Control Strategy of Three-Phase Grid Connected
Inverter Based on Improved Single Neuron
MAN Can
（Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China）
Abstract: In order to improve the disadvantage that the LCL type of three-phase grid connected inverter isn’t able to revise the parameters according to the external conditions, this paper proposed a new control strategy based on an improved single neuron three-phase grid connected inverter. The grid connected current outer ring was replaced by the single neuron proportion integration (PI) self-adaptive controller. According to the supervised Hebb learning rule, one's own weight coefficients were updated. The identifier was used to revise the PI parameters, so as to dynamically adjust the KP and KI values. The simulation results show that this control strategy enhances the robustness and stability of the system.
Key words: LCL type filter; single neuron; self-adaptive control
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