动态属性权重智能前馈神经网络电力控制方法

摘要：

在工业园区光伏并网控制中，电力控制驱动过程中呈现阻尼振荡，影响系统响应速度和稳定性。提出一种改进的基于动态属性权重人工智能前馈神经网络的电力控制方法，提高工业园区光伏并网电力控制性能。控制系统设计中，采用两个PI控制器，并结合使用磁链控制器和转速控制器，在转子磁场坐标系下，利用仿射PARK变换，使得工业光伏并网控制电力系统所有运算在转子磁场坐标系下实现。构建人工智能前馈神经网络，通过功率前馈控制加快并网系统的响应速度，采用动态属性权重预测电流控制技术补偿延时，实现无差拍控制和正弦脉宽调制。系统测试表明，采用该控制方法进行工业园区光伏并网电力控制，能有效抑制控制延时和电感量偏差对并网电流造成的畸变，控制系统鲁棒性和稳定性较高。

关键词：动态属性、前馈神经网络、电力控制、畸变

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2014-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-69