改进型PID神经元控制在并联APF中的应用与优势验证

随着工业电子领域的进步，改进型PID神经元控制算法在并联型有源电力滤波器（APF）控制中的应用引起了广泛关注。APF作为一种关键的电力电子设备，旨在补偿电力系统中的谐波，其性能直接影响电网的稳定性。传统上，APF的直流侧电压控制常采用简单的PI控制器，其易于调整但可能无法应对复杂环境下的变化。PID（比例-积分-微分）控制因其能够实现精确的调节，尤其适合动态系统，然而，标准的PID算法可能在适应性和鲁棒性方面存在局限。 为了提高APF的控制精度和效率，研究人员转向了基于单神经元网络的PID控制。这种改进型算法结合了神经网络的自学习能力和PID的结构优势，使其能够实时调整参数以适应不断变化的电力系统条件。与传统的PID相比，神经网络PID具有更强的适应性，能够在复杂的电力环境下保持稳定的补偿效果。 文章详细介绍了并联型APF的基本结构，包括谐波检测、PWM信号生成、直流侧电压控制和主电路。在传统的直流侧电压控制方法中，通过二极管整流电路提供恒定的直流电源，尽管简单，但可能存在响应速度和精度上的不足。通过改进的PID神经元控制，文章着重探讨了如何优化直流侧电压控制，以提升APF的补偿性能和整体系统的稳定性。 通过仿真验证，研究者展示了改进型PID神经元控制算法在并联型APF中的实际应用效果，证明了它在提高控制精度、减小谐波影响以及抵抗外部扰动方面的显著优点。这一研究成果对于工业电子领域的实践应用具有重要意义，为未来的智能电力系统设计提供了新的控制策略和技术支撑。