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| 基于神经网络的可再生能源并网逆变器阻抗模型辨识方法北大核心CSCD | |
| 引用本文： | 赵子明,解鹏程,王众,吕敬.基于神经网络的可再生能源并网逆变器阻抗模型辨识方法北大核心CSCD[J].可再生能源,2022(12):1630-1635. |
| 作者姓名： | 赵子明 解鹏程 王众 吕敬 |
| 作者单位： | 1.国网上海市电力公司经济技术研究院200002;2.上海交通大学电子信息与电气工程学院200240; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51907125)。 |
| 摘 要： | 可再生能源并网逆变器与电网之间交互作用,是引发电网系统振荡的主要原因。文章提出一种基于神经网络的黑箱阻抗模型辨识方法,根据并网逆变器端口测量数据,对并网逆变器端口阻抗进行辨识,得到阻抗辨识模型,同时考虑了不同工作点的影响。通过对基于神经网络辨识方法得到的阻抗特性曲线与理论推导的阻抗特性曲线进行对比和误差分析,验证了所建立的阻抗辨识模型的有效性。 |
| 关 键 词： | 并网逆变器 神经网络 阻抗辨识 工作点相关阻抗模型 |
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