基于RBFNN分段在线优化的VSR无源控制

摘要：

针对传统L型滤波器电压型脉冲宽度调制(PWM)整流器存在的入网电流波形总畸变率过高、稳定性差及控制精度低等问题,提出了基于径向基函数神经网络(RBFNN)分段在线优化的LCL型滤波器电压型PWM整流器无源控制策略,设计了LCL滤波电压型PWM整流器的内环无源控制器,和基于RBFNN的外环PID控制器.用粒子群优化算法(PSO)对初始注入阻尼及不同负载下的RBFNN学习率、动量因子及饱和函数的饱和值等参数进行离线优化,以负载电阻值作为RBFNN分段优化触发条件,根据负载变化使用PSO离线优化值对RBF-PID参数进行分段在线优化,实现最优动态调整.

关键词：径向基函数神经网络(RBFNN)、粒子群优化算法(PSO)、无源控制(PBC)、LCL型滤波器、整流器

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资助基金：湖北省技术创新专项;中央引导地方科技发展专项;湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划

在线出版日期：2020-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1178-1188