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基于稳定性与动态约束模糊反向传播神经网络的三相PWM整流器PI自整定方法
A PI Self-Tuning Method for Three-Phase PWM Rectifiers Based on Stability-and-Dynamics- Constrained Fuzzy Backpropagation Neural Network
Yun Zhang · Tong Li · Ge Yan · Ping Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
针对三相PWM整流器在直流电压参考或负载变化时，传统PI控制参数固定导致系统稳定性与动态响应性能下降的问题，本文提出了一种基于稳定性与动态约束的模糊反向传播神经网络（FBPNN）PI自整定方法，实现了PI参数的实时优化，提升了系统的鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有高度参考价值。三相PWM整流技术是组串式/集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）及风电变流器的核心控制基础。通过引入模糊反向传播神经网络实现PI参数的实时自整定，可显著提升PowerTitan等储能系统在复杂电网环境下的动态响应速度，并增强光伏逆变器在弱电网条件下的稳定...