基于神经网络的分布式能源系统谐波电流检测与抑制策略

本文主要探讨了基于神经网络的谐波电流检测与抑制在分布式可再生能源系统中的应用，特别是在太阳能光伏、风能和地热能等可再生能源发电系统（Distributed Power Generation Systems, DPGS）的电网连接逆变器中的重要性。逆变器作为电力电子设备的关键组成部分，其输出功率质量受到广泛关注。传统的基于内部模型原理的重复控制技术，因其能够实现低稳态误差和较低的总谐波失真（Total Harmonic Distortion, THD），在交流系统中得到了广泛应用。 然而，在实际应用中，重复控制技术并非完美无缺。它在处理谐波电流问题时仍存在一些挑战。为了克服这些问题，本文提出了一种创新的控制策略，即分离控制基波电流和谐波分量。在同步旋转坐标系中，基波电流表现为直流分量，而谐波电流则是交流分量。文章采用比例积分（Proportional-Integral, PI）控制器来调节功率输出，并结合比例共振（Proportional Resonant, PR）控制器进行零误差控制，以有效抑制谐波。 神经网络在这一控制策略中扮演着关键角色，通过其自学习和适应性强的特点，可以优化控制算法，提高对复杂环境下的谐波抑制能力。利用神经网络的优势，可以实时调整参数，减少对外界扰动的敏感性，从而实现更精确和高效的谐波抑制。 此外，研究工作还可能涉及到谐波电流检测的方法，如利用先进的信号处理技术（如傅里叶变换或小波分析）提取出谐波成分，然后通过神经网络模型进行特征提取和分类，以便于更准确地定位和消除谐波源。 这篇文章深入探讨了如何结合神经网络技术和传统控制理论，针对分布式可再生能源系统中的逆变器设计出更有效的谐波电流检测与抑制方案，以提升电力质量，保障电网稳定运行。这不仅对电力系统的稳定性和效率具有重要意义，也为未来的智能电网发展提供了新的研究方向和技术支持。