基于逆模型的微型逆变器控制方法仿真与实现

摘要

逆变器系统是一个复杂的非线性控制系统，精确建模对逆变器的控制效果的提升至关重要。与过去传统的建模方式相比，建立逆模型，不是以前那种对逆变过程中深层次规律的无尽探寻，而是用建立模型的逆来处理那些正发生的事情。它不从基本原理出发，而是以事实为依据，从大量实际数据中揭示出逆变过程中的变量规律。 本文首先从光伏产业的发展入手，分析了当前光伏产业的发展现状和逆变器行业的国内外研究成果。然后通过分析微型逆变器的拓扑结构和工作原理，构造了微型逆变器的仿真模型。通过研究系统和逆模型建模的理论原理，分别确立了神经网络和支持向量机算法的逆控制策略，分别构造了并网模型和孤岛仿真模型。在并网情况下，对两种控制方法下的并网电流进行FFT分析，比较并网效果。在孤岛运行时，对SVM逆控制和BP逆控制两种控制方法下的电压电流波形进行分析，并对电流的THD 进行比较。逆模型输入包含当前时刻电压值、当前时刻光伏电池板电压值、当前时刻PWM控制信号占空比值、当前时刻的电流值、下一时刻电流设定值、上一时刻的PWM占空比值作为输入数据，输出为下一个时刻的占空比信号。通过大量的实验数据进行智能算法的训练，得到良好的优化性能，从而得到良好的逆变性能。最后实现部分采用仿真控制效果较好的支持向量机来进行FPGA的RTL实现，并将计算结果与仿真数据进行对比，验证实现效果。

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第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 微型逆变器的研究现状

1.3 微型逆变器的控制策略研究现状

1.4 本文研究内容

第2章 微型逆变器逆模型理论研究

2.1 逆模型辨识

2.2 微型逆变器样本数据分析

2.3 可逆性分析

2.3.1 可逆性分析原理研究

2.3.2 微型逆变器可逆性分析

2.4 本章小结

第3章 微型逆变器的仿真研究

3.1 微型逆变器的拓扑结构分析

3.2 反激工作模式原理分析

3.3 微型逆变器的仿真模型

3.4 本章小结

第4章 基于逆控制策略的仿真研究

4.1 基于控制算法的控制方案

4.2 支持向量机逆控制策略

4.2.1 回归支持向量机

4.2.2 支持向量机逆模型训练及参数优化

4.2.3 支持向量机逆控制策略仿真模型

4.3 神经网络逆控制策略

4.3.1 神经元原理

4.3.2 神经网络参数选择

4.3.3 神经网络逆模型控制策略仿真

4.4 仿真结果及分析

4.5 本章小结

第5章 基于SVM逆模型策略的FPGA实现

5.1 支持向量机逆模型算法的总体结构

5.2 支持向量机逆模型算法的各模块设计

5.2.1 数据提取

5.2.2 通讯模块

5.2.3 数据运算

5.3 支持向量机逆模型输出验证

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢