1、“.....若是,光伏发电系统对电网的无功功率支撑控制模式启动,进行下步,否则不操作计算判断是否小于或等于,若是则进入模式,否则进入模式。基于神经网络的光伏并网发电控制系统的研究原稿。升压斩波电路内环控制器采用比例积分控制器,电流可控制在以内,升压斩波电路工作在最大功率点跟踪模式模式模式当小于或等于光伏阵列的有功功率时,升压斩波电路暂停最大功率点跟踪,并开始跟踪功率升压斩波电路与相逆变器之间的功率不均衡问题通过控制相逆变第个模糊规则表示如下第层输入层。输入层的节点将输入变量传递到第层,电网故障情况下,对于模式的有功功率控制功能,输入变量对于模式的有功功率控制功能,输入变量对于无功功率控制功能,输入变量。第层隶属度基于神经网络的光伏并网发电控制系统的研究原稿入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差。为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,......”。

2、“.....输出信号为输入信号的线性组合,第个节点的输出为式中为可调节的权系数为输入变量为迭代次数。基于神大功率点跟踪,并开始跟踪功率升压斩波电路与相逆变器之间的功率不均衡问题通过控制相逆变器直流母线电压来解决。电网故障控制器通过开关选择工作模式。双模式切换控制策略的具体操作流程包括以下步骤读取相逆变器交流输出线电压,光伏发电其中表示第个模糊化规则对第个输出信号作用强度的权系数为第层节点的第个输入信号为光伏逆变器注入的有功电流为光伏逆变器注入电网的无功电流。,式中为第个输入变量第个节点的输出信号和分别为第个输的跟踪控制,将相光伏逆变器内环电流控制器的输出信号与角载波比较并形成相逆变电路各开关器件脉冲控制信号,从而实现光伏发电系统并网控制以及在电网故障情况下对电网动态无功功率支撑的目标。电网故障情况下......”。

3、“.....系统工作在模式时,将最大功率点跟踪模式下的输出信号与光伏阵列的实际输出信号求偏差,将偏差信号作为升压斩波电路内环控制的输入信号。当系统工作在模式时,将相逆变器直流母线电压参考值和实际值求取偏有功功率时,通过控制相逆变器的直流母线电压,将光伏阵列的有功功率全部注入电网相逆变器电流可控制在以内,升压斩波电路工作在最大功率点跟踪模式模式模式当小于或等于光伏阵列的有功功率时,升压斩波电路暂停最第层规则层。本层第部分为第层和第层节点输出信号和的乘积,第部分为第层输出信号表达式,即为第部分输出信号与第层输出信号的乘积。第层输出层。本层由个节点构成,计算所有上层节点输出信号的加权累加效应。其中表示第个模糊化规则对第发电系统并网控制策略,此方法在电网电压突变和跌落情况下能够快速地调整光伏发电系统的工作模式,以适应光伏阵列最大输出功率和并网逆变器额定容量以及最大输出电流限制......”。

4、“.....,式中为第个输入变量第个节点的输出信号和分别数学模型和实现流程。通过在软件平台下搭建了仿真模型,证明了此控制策略的有效性和可行性。关键词神经网络光伏发电故障模糊神经网络控制系统引言近年来,在政策的推动下,光伏发电产业得到快速发展,光伏电站容量在电力系统电源中所占比例系统注入电网电流的最大允许值,计算光伏阵列的有功功率,并计算判断是否大于,若是,光伏发电系统对电网的无功功率支撑控制模式启动,进行下步,否则不操作计算判断是否小于或等于,若是则进入模式,否则进入模式。定义有功功率时,通过控制相逆变器的直流母线电压,将光伏阵列的有功功率全部注入电网相逆变器电流可控制在以内,升压斩波电路工作在最大功率点跟踪模式模式模式当小于或等于光伏阵列的有功功率时,升压斩波电路暂停最入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差。为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,......”。

5、“.....输出信号为输入信号的线性组合,第个节点的输出为式中为可调节的权系数为输入变量为迭代次数。基于神伏并网发电控制系统的研究原稿。第层规则层。本层第部分为第层和第层节点输出信号和的乘积,第部分为第层输出信号表达式,即为第部分输出信号与第层输出信号的乘积。第层输出层。本层由个节点构成,计算所有上层节点输出信号的加权累加效应。基于神经网络的光伏并网发电控制系统的研究原稿为第个输入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差。为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,。第层模糊推理机制层。输出信号为输入信号的线性组合,第个节点的输出为式中为可调节的权系数为输入变量为迭代次入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差。为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,。第层模糊推理机制层。输出信号为输入信号的线性组合......”。

6、“.....基于神障为不对称故障,光伏发电系统若采用传统相电压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡,并网逆变器直流侧电压降大幅度波动,影响光伏发电系统的稳定运行。因此,基于以上情况,本文提出种基于自适应模糊神经网络的光伏时,将相逆变器直流母线电压参考值和实际值求取偏差后作为升压斩波电路内环控制的输入信号。升压斩波电路内环控制器的输出信号与角载波比较并形成升压斩波电路开关器件的脉冲控制信号。相光伏逆变器内环电流控制器模型,采用比逐渐增加。但是,随着光伏装机容量的快速扩大,大规模的光伏并网,将不利于电网的稳定性。由于电网故障而快速将光伏发电系统切出电网的方法目前已无法满足要求,为保证光伏发电系统在故障时不脱离电网,需要光伏发电系统具有低电压穿越能力。然而,在电网实际运行中,绝大多数故有功功率时......”。

7、“.....将光伏阵列的有功功率全部注入电网相逆变器电流可控制在以内,升压斩波电路工作在最大功率点跟踪模式模式模式当小于或等于光伏阵列的有功功率时,升压斩波电路暂停最经网络的光伏并网发电控制系统的研究原稿。摘要针对当前并网光伏发电系统在电网故障条件下穿越控制策略的不足,本文提出种基于自适应模糊神经网络的光伏发电系统并网控制策略,给出了控制策略总体架构,阐述了电网故障控制器运行模式切换策略,建立了自适应模糊神经网络算法其中表示第个模糊化规则对第个输出信号作用强度的权系数为第层节点的第个输入信号为光伏逆变器注入的有功电流为光伏逆变器注入电网的无功电流。,式中为第个输入变量第个节点的输出信号和分别为第个输第个输出信号作用强度的权系数为第层节点的第个输入信号为光伏逆变器注入的有功电流为光伏逆变器注入电网的无功电流。升压斩波电路内环控制器采用比例积分控制器......”。

8、“.....实现输出电流对参考信号的跟踪控制,将相光伏逆变器内环电流控制器的输出信号与角载波比较并形成相逆变电路各开关器件脉冲控制信号,从而实现光伏发电系统并网控制以及在电网故障情况下对电网动态无功功率支撑的目标。基于神经网络的光基于神经网络的光伏并网发电控制系统的研究原稿入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差。为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,。第层模糊推理机制层。输出信号为输入信号的线性组合,第个节点的输出为式中为可调节的权系数为输入变量为迭代次数。基于神比例积分控制器的输入信号通过开关根据电网故障控制器的输出模式信号来选择输入信号,系统工作在模式时,将最大功率点跟踪模式下的输出信号与光伏阵列的实际输出信号求偏差,将偏差信号作为升压斩波电路内环控制的输入信号......”。

9、“.....,式中为第个输入变量第个节点的输出信号和分别为第个输器直流母线电压来解决。电网故障控制器通过开关选择工作模式。双模式切换控制策略的具体操作流程包括以下步骤读取相逆变器交流输出线电压,光伏发电系统注入电网电流的最大允许值,计算光伏阵列的有功功率,并计算判断是层。每个节点采用不对称高斯函数实现模糊化运算,节点输入信号和输出信号之间的关系表示如式。电网故障情况下,光伏发电系统双模式切换的控制策略如下模式当大于光伏阵列的有功功率时,通过控制相逆变器的直流母线电压,将光伏阵列的有功功率全部注入电网相逆变系统注入电网电流的最大允许值,计算光伏阵列的有功功率,并计算判断是否大于,若是,光伏发电系统对电网的无功功率支撑控制模式启动,进行下步,否则不操作计算判断是否小于或等于,若是则进入模式,否则进入模式。定义有功功率时......”。