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摘要：本发明公开了一种基于虚拟阻抗参数智能辨识的逆变器双滑模下垂控制方法，包括以下步骤：首先基于坐标系有功功率和无功功率的动态模型，设计两个独立的滑模面，作为代替下垂控制的初级次级控制器；其次通过动态Petri循环模糊神经网络（DPRFNN）对逆变器虚拟阻抗参数进行辨识；然后将最优虚拟复阻抗与输出电流相乘作为虚拟电压来补偿微电网下垂控制生成的电压参考值；最后得到逆变器外部电压控制环的修正电压。与现有技术相比，这种控制的主要特点无需测量馈线阻抗值就能辨识出虚拟复阻抗的参数，能够实现精确的并联逆变器间有功和无功功率共享，在很宽的馈线阻抗范围内实现稳定性，并提供对外部干扰（包括通信故障）的鲁棒性。
主权项：1.一种基于虚拟阻抗参数智能辨识的逆变器双滑模下垂控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：基于αβ坐标系有功功率和无功功率的动态模型，设计两个独立的滑模面，并构建下垂控制的电压和相位角控制率，电压和相位角控制率通过电压合成的方式生成微电网下垂控制的电压参考值；步骤2：分别以有功功率误差ep,i、无功功率误差eq,i为输入，通过对应的动态Petri循环模糊神经网络DPRFNN对逆变器虚拟阻抗参数进行辨识，获取虚拟电阻Rv和虚拟电感Lv，通过Zv＝Rv+jXv获取最优虚拟复阻抗，Xv为虚拟电抗；步骤3：将最优虚拟复阻抗与逆变器输出电流相乘作为虚拟电压来补偿微电网下垂控制生成的电压参考值；步骤4：最后得到逆变器外部电压控制环的修正电压，修正电压经过坐标变换后通过电压电流双闭环控制生成最终控制率，控制率经过SVPWM调制策略输出主电路的控制信号。
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百度查询： 淮阴工学院 一种基于虚拟阻抗参数智能辨识的逆变器双滑模下垂控制方法
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