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J-GLOBAL ID：201702276677793775   整理番号：17A0294175

ニューラルネットワーク逆制御に基づくグリッドインバータの出力電圧研究【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Inverse Control for Output Voltage of Energy Storage Inverter in Micro-grid

著者 (5件)： Liu Weiliang (Automation Department of North China Electric Power University(Baoding)) ,  Lin Yongjun (Automation Department of North China Electric Power University(Baoding)) ,  Liu Changliang (Automation Department of North China Electric Power University(Baoding)) ,  Chen Wenying (Automation Department of North China Electric Power University(Baoding)) ,  Ma Liangyu (Automation Department of North China Electric Power University(Baoding))
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 28  号： 11  ページ： 2813-2822  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マイクログリッドにおけるエネルギー貯蔵インバータの出力電圧波形の品質を改善するために,ニューラルネットワークに基づく逆モデル制御法を提案した。エネルギー貯蔵インバータの数学モデルを確立し,その出力電圧に影響する主要因を解析し,システムの拡張逆モデルを構築した。BP訓練アルゴリズムが局所最適問題に陥りやすいという問題を解決するために,重力アルゴリズムを用いてネットワーク初期パラメータを最適化した。ニューラルネットワーク逆モデルを元のモデルと直列に接続した後,PI制御器を用いて閉ループ制御を実施した。シミュレーション結果により,提案方法は,エネルギー貯蔵インバータの動的応答速度を効果的に改善し,そして,出力電圧の高調波含有量を減少させることができた。10KWのChu能逆変の実験を行い,結果は提案した方法の実現可能性と有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動的応答 ,  重力 ,  エネルギー貯蔵 ,  *ニューラルネットワーク ,  高調波 ,  アルゴリズム ,  フィードバック制御 ,  *ネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  マイクログリッド ,  最適化
準シソーラス用語： PI制御 ,  逆モデル ,  電圧波形 ,  *出力電圧 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： energy storage inverter ,  inverse model ,  neural network ,  harmonic content

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  グリッド ,  インバータ ,  出力電圧 ,  研究