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基于多环神经网络的智能互补终端滑模有源电力滤波器控制
Intelligent Complementary Terminal Sliding Mode Using Multiloop Neural Network for Active Power Filter
| 作者 | Lei Zhang · Juntao Fei |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年8月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | PFC整流 并网逆变器 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 有源电力滤波器 滑模控制 神经网络 谐波抑制 电流环控制 抗干扰 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种用于有源电力滤波器(APF)的智能互补终端滑模控制方法。通过引入多环神经网络,该方法有效提升了电流环的控制精度,并增强了系统对集总扰动的鲁棒性,实现了高效的谐波抑制。
English Abstract
This article presents a new intelligent sliding-mode control approach to effectively achieve harmonic suppression of an active power filter (APF). An intelligent complementary terminal sliding-mode controller is proposed to improve the control accuracy of current loop and deal with the lumped disturbances in the system. Complementary terminal sliding-mode control combines the features of complemen...
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SunView 深度解读
该研究提出的智能滑模控制与神经网络结合算法,对阳光电源的电力电子变换技术具有重要参考价值。在APF及高性能并网逆变器(如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器)中,该算法可显著提升电流跟踪精度,优化在弱电网或复杂谐波环境下的电能质量表现。建议研发团队关注其在非线性负载补偿中的应用,通过引入此类智能控制策略,进一步提升iSolarCloud平台下的电网支撑能力,增强产品在复杂工况下的鲁棒性与动态响应速度。