电力科学与工程
電力科學與工程
전력과학여공정
INFORMATION ON ELECTRIC POWER
2009年
9期
19-21
,共3页
人工神经网络%RBF网络%相位跟踪%锁相环
人工神經網絡%RBF網絡%相位跟蹤%鎖相環
인공신경망락%RBF망락%상위근종%쇄상배
电网并网时需要控制电流与电网电压同相位.介绍了一种基于人工神经网络的用于相位跟踪的PLL控制方法,即把RBF网络的算法加入锁相环中.具体是将电网电压作为期望输出值,将输入电流作为训练样本,通过神经网络的自我学习,逐步减小样本输出与期望输出之间的误差,实现对期望输出的同步和跟踪.用MALAB电力系统仿真工具箱进行了数字动态仿真,并从仿真结果可以看出,系统跟踪性能很好,并且有较强的自适应能力.
電網併網時需要控製電流與電網電壓同相位.介紹瞭一種基于人工神經網絡的用于相位跟蹤的PLL控製方法,即把RBF網絡的算法加入鎖相環中.具體是將電網電壓作為期望輸齣值,將輸入電流作為訓練樣本,通過神經網絡的自我學習,逐步減小樣本輸齣與期望輸齣之間的誤差,實現對期望輸齣的同步和跟蹤.用MALAB電力繫統倣真工具箱進行瞭數字動態倣真,併從倣真結果可以看齣,繫統跟蹤性能很好,併且有較彊的自適應能力.
전망병망시수요공제전류여전망전압동상위.개소료일충기우인공신경망락적용우상위근종적PLL공제방법,즉파RBF망락적산법가입쇄상배중.구체시장전망전압작위기망수출치,장수입전류작위훈련양본,통과신경망락적자아학습,축보감소양본수출여기망수출지간적오차,실현대기망수출적동보화근종.용MALAB전력계통방진공구상진행료수자동태방진,병종방진결과가이간출,계통근종성능흔호,병차유교강적자괄응능력.
