一种有源电力滤波器的神经网络逆控制器构造方法

摘要

本发明公开一种有源电力滤波器的神经网络逆控制器构造方法，将有源电力滤波器主电路的的逆变器及交流侧电感作为一个整体组成被控对象，被控对象以主电路的两个开关函数控制量作为输入，以两个补偿电流分量作为输出；根据该被控对象对应的逆系统，用静态神经网络加积分器构成神经网络逆；将神经网络逆串接在被控对象之前等效成由两个独立的一阶积分型补偿电流子系统组成的伪线性系统；对该伪线性系统中的两个一阶积分型补偿电流子系统分别设计两个电流控制器构成线性闭环控制器；将线性闭环控制器与神经网络逆相串联构成神经网络逆系统方法控制器，对有源电力滤波器模型进行高性能、非线性解耦控制，提高电力系统的电能质量。

主权项

1.一种有源电力滤波器的神经网络逆控制器构造方法，其特征在于采用如下步骤：1）将有源电力滤波器主电路的逆变器及交流侧电感作为一个整体组成被控对象，被控对象以主电路的两个开关函数控制量作为输入，以两个补偿电流分量、作为输出；根据该被控对象对应的逆系统，用静态神经网络加积分器构成神经网络逆，其中静态神经网络的各个权系数的确定方法是：将补偿电流分量、分别离线求一阶导数，并对信号做归一化处理组成静态神经网络的训练样本集，对静态神经网络进行训练确定各个权系数；2）将神经网络逆串接在被控对象之前等效成由两个独立的一阶积分型补偿电流子系统组成的伪线性系统；3）对该伪线性系统中的两个一阶积分型补偿电流子系统分别设计两个电流控制器，构成线性闭环控制器；4）将线性闭环控制器与神经网络逆相串联构成神经网络逆控制器。