中点钳位型三电平并网逆变器的神经网络模型预测控制.docx

中点钳位型三电平并网逆变器的神经网络模型预测控制

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

中点钳位型三电平并网逆变器简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1中点钳位型三电平逆变器原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2三电平逆变器在并网中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

神经网络模型预测控制基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.1模型预测控制概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.2神经网络在MPC中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.3神经网络结构及训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

中点钳位型三电平并网逆变器神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1逆变器数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于神经网络模型的预测控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.1预测控制算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.2预测控制参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.3控制策略仿真验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

仿真实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.1仿真环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.2仿真实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实际应用与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.1实验系统搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2实际应用结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.3性能评估与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.内容概要

本文旨在探讨一种新颖的控制策略——基于神经网络的中点钳位型三电平并网逆变器的预测控制方法。在现代电力系统中，随着分布式电源（如太阳能电池板和风力发电机）的发展，对高效且稳定的电力传输需求日益增长。传统的直接电流控制方法难以满足这些新设备的需求，因此，引入先进的预测控制技术显得尤为重要。

本文首先详细介绍了中点钳位型三电平并网逆变器的工作原理及其在实际应用中的优势。随后，通过对现有研究的综述，分析了当前预测控制算法存在的不足之处，并在此基础上提出了基于深度学习的神经网络预测控制方案。该方案利用大量历史数据训练神经网络，实现对电网电压、频率等关键参数的精确预测，从而优化逆变器的性能。

为了验证所提出控制策略的有效性和可靠性，本文进行了仿真实验和现场试验。实验结果显示，采用神经网络预测控制后，逆变器的输出功率波动显著减小，系统的动态响应速度大幅提升，达到了预期的控制目标。此外，与传统PID控制器相比，所设计的控制策略在降低逆变器损耗方面也表现出明显的优势。

本文讨论了未来的研究方向，包括进一步优化神经网络的设计、提升预测精度以及探索更广泛的工程应用领域。总之，本文为中点钳位型三电平并网逆变器的高效稳定运行提供了新的理论和技术支持。

1.1研究背景

随着可再生能源领域技术的持续进步和新能源并网的日益普及，并网逆变器成为了关键电力电