一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环节，所述静态非线性环节采用B样条神经网络；所述动态线性环节采用自回归模型，并采用最小二乘法进行参数识别；自适应调节环节调节静态非线性环节的权重系数和动态线性环节的待估计参数；本发明提出的一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法具有运算速度快，辨识精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，采用本发明构建的辨识模型对于天气条件具有更广泛的适应性。

主权项

一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环节，所述静态非线性环节采用B样条神经网络；所述动态线性环节采用自回归模型，并采用最小二乘法进行参数识别；自适应调节环节调节静态非线性环节的权重系数和动态线性环节的待估计参数。