【CN109960307A】一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法【专利】

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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910156517.2(22)申请日 2019.03.01(71)申请人 湖南诺诚光伏能源有限公司地址 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区文轩路518号(72)发明人 向小龙 (74)专利代理机构 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205代理人 伍传松(51)Int.Cl.G05F 1/67(2006.01)

(54)发明名称一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法(57)摘要本发明公开了一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,包括步骤:以电流及电压数据作为输入,建立包括输入层、隐含层和输出层的三层神经网络模型,其中输入层神经元节点数量为2个,分别与输入数据相对应,所述输出层神经元节点数量为1个;构建生成对抗网络,采用卷积函数作为判别函数,进行循环迭代,修正神经网络模型的权值、阈值;对修正后的神经网络模型进行EM迭代优化,然后采用ADRC控制方法,计算输出的控制信号。该方法具有很强的自适应、自调整能力,能很好地跟踪光伏逆变器的最大功率

点。

权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 109960307 A2019.07.02

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A1.一种光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,包括步骤:S1、以电流及电压数据作为输入,建立包括输入层、隐含层和输出层的三层神经网络模型,其中输入层的神经元节点数量为2个,与电流及电压数据相对应,所述输出层的神经元节点数量为1个;S2、构建生成对抗网络,采用卷积函数作为判别函数,进行循环迭代,修正神经网络模型的权值、阈值;S3、对修正后的神经网络模型进行EM迭代优化,然后采用ADRC控制方法,输出控制信号。2.根据权利要求1所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,各神经元节点的计算公式如下:yi=f(kixi+bi)(1),其中,yi代表神经元节点的输出,xi代表神经元节点的输入,ki代表神经元节点的权值,bi代表神经元节点的阈值,f为Sigmoid函数。3.根据权利要求2所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,所述隐含层的神经元节点的数量为10个。4.根据权利要求1-3任意一项所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,EM迭代优化方法包括步骤:S31、设Xi代表修正后的神经网络模型的两个输入和一个输出,构建Xi、输入输出联合概率密度分布zi和分布参数θ的三元数组集合{Xi;zi;θ};S32、计算zi的后验概率Qi(zi),如式(2)所示:Qi(zi)=p(zi|Xi,θ)(2),式中,p为服从t分布的概率密度函数;S33、将p的似然函数最大化,并进行如下迭代:

至相邻两次迭代结果的误差满足要求,得到参数值θ;S34、进行时间序列建模,得到式(4)所示的解析模型:

式中,k是指模型的延迟步数;N1、N2、N3是指各个线性、非线性相的阶次;h0指模型的常数项;a是指输出延迟的各次系数;b是指输入延迟的各次系数;u′为输入信号;C是指输入信号非线性阶次系数。5.根据权利要求4所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,步骤S33中,误差不超过1‰。6.根据权利要求4所述的光伏离网逆变器MPPT自抗扰控制方法,其特征在于,采用二阶

ADRC控制方法输出控制信号。权 利 要 求 书1/1页

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