神经网络准PR光伏并网逆变器控制技术

针对单相并网逆变系统高度非线性的特性,为解决传统逆变器控制系统自适应能力差的问题,在分析了比例谐振PR(proportional resonant)控制与准PR控制策略的优缺点的基础上,将神经网络算法和准PR算法结合,提出一种基于神经网络参数自整定的准PR控制方法。解决了准PR控制数字化精度不够和参数整定困难的问题。利用Matlab/Simulink平台对神经网络准PR控制进行仿真,仿真结果表明:与准PR控制相比,基于BP神经网络准PR控制的电流跟踪总谐波畸变率降低,动态响应性能更快,系统自适应程度更高,有较好的应用价值。