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电网不平衡情况下基于神经网络并网逆变器同步技术研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
阳同光
通讯作者:
Yang, Tong-Guang
作者机构:
[阳同光] College of Mechanic and Electrical Engineering, Hunan City University, Yiyang
413000, China
[阳同光] 413000, China
通讯机构:
[Yang, T.-G.] C
College of Mechanic and Electrical Engineering, Hunan City University, Yiyang, China
语种:
中文
关键词:
电网不平衡;并网逆变器;神经网络;同步;鲁棒性
关键词(英文):
Grid voltage unbalance;Grid-connected inverter;Neural network;Robust;Synchronization
期刊:
电机与控制学报
ISSN:
1007-449X
年:
2017
卷:
21
期:
6
页码:
66-74
基金类别:
国家自然科学基金重点资助项目(51037004) 湖南省自然科学基金(2017JJ2022) 湖南省教育厅科学研究重点项目(17A036)
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
机械与电气工程学院
摘要:
为解决常规锁相环技术在电网电压不平衡情况下难以对电网电压频率和相位进行有效检测的问题,提出一种电网不平衡情况下基于神经网络的并网逆变器同步算法。首先,在两相静止坐标系下推导电网电压状态方程,并基于此建立神经网络;然后,利用网络输出电压矢量和实际电压矢量误差进行在线调整权值,并利用权值调整计算在线辨识电网电压频率、相位和幅值,从而可以构建电网电压的正负序分量。仿真和实验结果表明:该方法能在电网不平衡情况下快速有效在线自适应辨识电网电压频率和相位,提取电网电压正负序分量,具有较强的鲁棒性。
摘要(英文):
To solve the problem of conventional phase locked loop technique under the condition of unbalanced power grid voltage, a grid inverter synchronous technology based on neural network under unbalanced power grid case is developed. At first, grid voltage state equation was derived in the two-phase stationary coordinates, and a neural network was built based on the state equation; the biases of output voltage vector and the actual voltage vector were used to adjust the neural network weight online, and thus to find out the amplitude, frequency and ...

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