TypeⅠ型补偿网络结构详解：GBDT与神经网络驱动的光伏发电预测稳定性分析

本文主要探讨了基于GBDT（梯度提升决策树）和神经网络的光伏发电组合预测中的TypeⅠ型补偿网络结构。TypeⅠ补偿网络在电流模式控制（CMC）中发挥关键作用，其结构如图3.7所示，具有40 dB/decade的ESR（等效串联电阻）和20 dB/decade的ESRF（等效串联频率）。该结构通过串联环节的传递函数计算，体现了控制理论中的基本原理。 文章首先介绍了环路控制的概念，将其分为开环和闭环控制两种类型。开环控制的特点是输出信号不直接影响输入，其传递函数表现为多个环节串联，如低通电路所示。而闭环控制则利用输出信号的反馈来调节输入，具有负反馈特性，其传递函数等于前向通道与反馈通道的比值，如图1.4所示。 文章进一步讨论了环路控制的稳定性判断，通过波特图来分析系统性能。波特图是描述频率响应的一种工具，它展示了电压增益与频率的关系，通过幅度曲线和相位曲线展示系统在不同频率下的动态行为。稳定性分析对于确保电力系统如光伏电路的稳定运行至关重要，特别是对于补偿网络的设计优化。 在光伏发电预测中，使用GBDT和神经网络技术结合TypeⅠ补偿网络，能够提高预测精度并确保电力系统的动态平衡。理解并应用这些控制理论对于优化光伏电站的控制策略和提升整体效率有着重要意义。通过深入研究这些补偿网络结构及其稳定性分析，工程师们能更好地设计和调整电力系统，以适应不断变化的环境条件和负载需求。