基于神经网络逆控制的微网储能逆变器输出电压研究

为改善微网中储能逆变器的输出电压波形质量,提出了一种基于神经网络的逆模型控制方法。建立了储能逆变器的数学模型,分析了影响其输出电压的主要因素,利用前向神经网络建立了系统的扩展逆模型;针对BP训练算法容易陷入局部最优的问题,通过万有引力算法进行了网络初始参数优化;将神经网络逆模型与原模型串联后,采用PI控制器实施闭环控制。仿真结果表明,该方法可以有效的提高储能逆变器的动态响应速度,并降低输出电压的谐波含量。制作了10 k W储能逆变器样机进行试验,结果表明了所提方法的可行性与有效性。