神经网络算法的改进及其在有源电力滤波器中的应用

摘要：

针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题，设计了一种基于改进梯度算法的BP神经网络自适应PI控制器。该控制器将神经网络技术与PI参数设计相结合，与传统的PI控制器相比，该控制器具有结构简单、易于在线调整等优点。同时，为了克服采用神经网络算法修正权值系数时，会存在局部极小、收敛速度慢的问题，对 BP 神经网络采用的梯度算法进行改进。利用代数法代替梯度下降法，从而解决了易出现局部极小问题，且使收敛速度更快。仿真实验表明，改进后的神经网络自适应PI控制器较传统的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度，从而使系统更稳定，而且电网电流的谐波畸变率更低。

关键词：有源电力滤波器、电流跟踪控制、BP神经网络、代数算法、梯度算法

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：江苏省自然科学基金项目BK20130187

在线出版日期：2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：142-148