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摘要
与传统同步发电机相比,虚拟同步发电机(VSG)具有参数灵活可调的优势,特别是虚拟惯量和虚拟阻尼能够对VSG稳定性产生显著影响。RBF神经网络对于连续非线性函数具有很好的逼近效果,且算法简单,学习能力强大,学习速度快,能够满足实时控制的需求。文中基于控制对象的特性,对RBF神经网络进行改进,并设计出一种全新的自适应控制策略。该策略使用改进RBF神经网络对VSG虚拟惯量J进行在线调整。在Matlab中将神经网络算法融合入控制对象建立自适应仿真模型,对所提控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,该自适应控制策略能够有效提高虚拟同步发电机频率稳定性。
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