文档名：基于改进GA优化的级联H桥APF神经网络电流跟踪控制
摘要：针对基于级联H桥有源滤波器实现谐波抑制时,传统PI控制电流跟踪的抗扰性差以及由于神经网络预测的局域最优造成的电流跟踪预测不准确、延迟大等问题.本文提出了一种改进GA优化的级联H桥APF神经网络电流跟踪控制策略,以改进选择和交叉操作的GA优化神经网络变化因子,提升了预测控制的全局搜索能力和鲁棒性能.仿真验证表明,所提出的控制策略相较于传统PI控制,提升了电流跟踪控制的鲁棒性;相较基于传统GA优化的神经网络控制方法,本文提出的方法跟踪速度提升了约0.04s,控制误差减小约0.2A,谐波畸变率降低0.36％.可见,响应速度和控制精度更优,具有更好的跟踪控制能力.
Abstract：InviewofsuchissuesasweakdisturbanceresistancetrackedbytraditionalPIcontrolcurrent,inaccuratecurrenttrackingpredictionandlargedelayduetolocaloptimumpredictedbyneutralnetworkwhenthecascade-basedH-bridgeactivepowerfilterachievestheharmonicsuppression,akindofimprovedGA-optimizedcascadedH-bridgeAPFneuralnetworkpredictivecurrentcontrolstrategyisproposedinthispapertoimprovetheGA-optimizedneuralnetworkchangefactorofselectionandcrossoveroperation,whichimprovestheglobalsearchabilityandrobustperformanceofcurrenttrackingcontrol.Simulationresultsshowthattheproposedcontrolstrategy,comparedwithtraditionalPIcontrol,improvestherobustnessofcurrenttrackingcontrol.ComparedwiththeneuralnetworkcontrolmethodbasedontraditionalGAoptimization,thetrackingspeedofthemethodproposedinthispaperisimprovedbyabout0.04s,thecontrolerrorisreducedbyabout0.2A,andtheharmonicdistortionrateisreducedby0.36％.Itcanbeseenthattheresponsespeedandcontrolaccuracyarebetter,andthetrackingcontrolcapabilityisbetter.
作者：沈建强 邢砾云 李冉 王策Author：SHENJianqiang XINGLiyun LIRan WANGCe
作者单位：北华大学电气与信息工程学院,吉林吉林132021
刊名：电力电容器与无功补偿
Journal：PowerCapacitor&ReactivePowerCompensation
年，卷(期)：2024, 45(2)
分类号：
关键词：级联H桥 有源电力滤波器 遗传算法 神经网络控制 电流跟踪
Keywords：cascadedH-bridge activepowerfilter geneticalgorithm neuralnetworkcontrol currenttracking
机标分类号：U463.33F506TM714.3
在线出版日期：2024年6月11日
基金项目：国家自然科学基金，吉林省科技发展计划项目，吉林省发改委项目，吉林省教育科学十四五规划重点课题，北华大学青年科技创新团队基于改进GA优化的级联H桥APF神经网络电流跟踪控制[
期刊论文] 电力电容器与无功补偿--2024, 45(2)沈建强 邢砾云 李冉 王策针对基于级联H桥有源滤波器实现谐波抑制时,传统PI控制电流跟踪的抗扰性差以及由于神经网络预测的局域最优造成的电流跟踪预测不准确、延迟大等问题.本文提出了一种改进GA优化的级联H桥APF神经网络电流跟踪控制策略,以改...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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