NN CONTROLLER FOR UPQC

资 源 简 介

NN CONTROLLER FOR UPQC

详 情 说 明

神经网络控制器在统一电能质量调节器（UPQC）中的应用已成为现代电力系统中的研究热点。UPQC作为综合解决电压骤升/骤降、谐波畸变等电能质量问题的关键设备，其传统控制方法（如PI控制、滞环控制）在面对非线性负载和电网扰动时存在动态响应不足的局限性。

采用神经网络控制器的核心优势在于其自适应学习能力。通过训练网络模型，系统能够实时识别负载特性变化和电网异常状态，自动调整补偿策略。典型的实现方式包括：利用前馈神经网络预测谐波分量，或通过递归神经网络记忆电网暂态特征，最终生成精确的逆变器调制信号。

相比传统方法，NN控制器显著提升了三项关键性能：动态响应速度（可缩短至1/4周期内）、谐波抑制率（THD可降低至2%以下）以及电压暂态补偿精度（误差<5%）。未来发展方向可能集中于深度强化学习框架与数字孪生技术的结合，以实现完全自主的电网异常预判补偿。