直流微网中变流器的ANN功率控制方法

作者：钱欣; 任东

来源：中国测试, 2022, 48(05): 134-141.

• 直流微网
• 人工智能
• 转换器
• 无传感器控制
• 电池存储系统

为增强直流微电网储能系统无传感器功率控制的稳定性，克服通信延迟对储能系统稳定控制的影响，该文采用离线训练人工神经网络(artificial neural networks, ANN)方法，提出一种适用于直流微电网中储能系统变流器的新型功率控制策略。该控制策略能够有效应对可再生能源的强波动性，减少传感器数量，从而极大降低微网内传感器的安装成本。此外，它还简化控制系统结构，并在提升系统的可靠性和控制效果方面具有明显优势。最后，在Matlab/Simulink中进行离线和在线时域仿真。仿真结果表明：相对于实测值，该文所提方法可将延迟时间缩小18.3%，震荡减小35.8%，百分比误差量缩小4.5%。

• 单位
  承德石油高等专科学校; 华北电力大学