基于GBDT和神经网络的TypeⅡ型补偿网络光伏预测：幅频相频分析

本文主要探讨了TypeⅡ型补偿网络在光伏发电组合预测中的应用，结合了GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）和神经网络这两种机器学习技术。文章的核心部分首先介绍了环路控制的基本概念，包括开环控制和闭环控制。 开环控制是控制系统的输入量不受输出量影响，其模型通过输入信号Xs和输出信号的传递函数G(s)来描述。当多个环节串联时，总传递函数等于各环节传递函数的乘积。例如，低通电路的传递函数就体现了这一原理。低通滤波器的特性是允许低频信号通过而抑制高频信号，其作用是提高系统稳定性。 闭环控制则是通过将输出信号取一部分作为反馈信号，与输入信号进行比较，形成负反馈，以增强系统的稳定性和准确性。在闭环系统中，前向通道和反馈通道的传递函数H(s)和Gs(s)之间有特定的关系，即闭环传递函数等于前向通道除以1加上前向通道与反馈通道乘积的倒数。 接着，文章重点转向环路控制的稳定性分析，引入波特图的概念。波特图是一种可视化工具，用于描述频率响应，即电压增益随频率变化的关系，用dB值表示增益，以度表示相位。波特图可以帮助分析系统的稳定性，如幅频特性和相频特性，通过观察幅度曲线的下降斜率和相位曲线的平坦程度来判断系统是否稳定。 结合GBDT和神经网络，该研究可能运用这些模型对光伏发电系统的环路控制性能进行预测和优化，通过调整补偿网络参数，提升电力输出的精度和稳定性。文章的幅频和相频图展示了TypeⅡ型补偿网络在不同频率下的响应特性，这对于理解其在实际应用中的动态行为至关重要。 本文深入讨论了环路控制理论，特别是在光伏发电领域的具体应用，利用GBDT和神经网络技术进行预测，并通过幅频和相频图直观展示补偿网络的性能，对于控制系统的稳定性设计具有重要的参考价值。