弱电网下LCL换流器谐振的自适应抑制研究

LCL型换流器因其体积小,滤波性能好等优点广泛地应用于并网系统中。但其自身的谐振问题不可忽略,电容电流反馈的有源阻尼方法是常用的谐振抑制方法。在实际应用中,电网阻抗能够对LCL滤波器谐振产生影响。基于此,本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的自适应谐振抑制方法,该方法首先依据遗传算法对RBF神经网络进行初始参数的优化;利用RBF神经网络自身的辨识能力对PI控制器的参数进行识别,实时修正PI控制参数和有源阻尼系数,从而实现了LCL型换流器在电网阻抗变化时保持系统稳定。最后分别采用传统无参数优化方法、RBF神经网络优化方法以及本文所提方法进行实验,通过仿真结果的分析,验证了该方法的有效性。