手把手教你学Simulink--基于混合控制策略的并网逆变器场景实例：自适应+神经网络混合控制在并网逆变器中的应用

最新推荐文章于 2025-11-23 17:35:02 发布
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目录

——基于混合控制策略的并网逆变器场景实例：自适应+神经网络混合控制在并网逆变器中的应用

一、背景：并网逆变器的“黑箱”挑战与智能自适应的破局

二、系统架构与工作原理

1. 混合控制策略：自适应PID + 神经网络补偿

2. 控制目标

三、Simulink建模与仿真详解（手把手步骤）

第一步：搭建主电路（LCL型并网逆变器）

第二步：实现SPLL与坐标变换

第三步：实现自适应PID控制（基础层）

第四步：设计神经网络补偿器（NN）

第五步：实现自适应PID + NN混合控制

第六步：设置仿真场景

四、结果分析与对比

场景1：动态响应与稳态性能

场景2：参数突变（鲁棒性测试）

场景3：NN权重学习过程

五、总结与展望

手把手教你学Simulink--基于混合控制策略的并网逆变器场景实例：自适应+神经网络混合控制在并网逆变器中的应用

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基于simulink的混合控制策略的并网逆变器场景实例：自适应+神经网络混合控制在并网逆变器中的应用
xiaoheshang_123的博客
09-02 300
本文介绍了基于自适应PID与神经网络混合控制的并网逆变器智能控制系统。通过Simulink详细演示了系统建模过程：搭建LCL主电路、实现坐标变换、设计自适应PID控制器和神经网络补偿器。仿真结果表明，该混合控制策略在动态响应、稳态性能和鲁棒性方面均优于传统方法，能有效应对参数突变和谐波扰动，使THD降至1.5%以下。神经网络通过学习系统动态实现实时补偿，与自适应控制框架形成互补，显著提升了系统适应性。文章为智能控制在电力电子领域的应用提供了实用范例，并建议尝试更先进的神经网络结构和硬件验证。
手把手教你学Simulink--基于神经网络控制(NNC)的并网逆变器场景实例：储能系统中NNC并网逆变器的应用
MHD0815的博客
09-02 55
本文介绍了基于神经网络控制(NNC)的储能系统双向并网逆变器仿真方法。主要内容包括：1）储能系统在智能电网中的重要作用及传统PI控制的局限性；2）提出BP神经网络直接电流控制(NNC-DCC)和RBF神经网络自适应PI控制(NNC-API)两种解决方案；3）详细演示了在Simulink中搭建储能单元、逆变器主电路及三种控制方案的步骤；4）通过模式切换、动态响应、SOC自适应和电网扰动等场景对比分析，验证了NNC方案在平滑性、响应速度和鲁棒性方面的优势。NNC技术有效解决了储能系统双向功率流控制、模式切换和S
手把手教你学Simulink--基于混合控制策略的并网逆变器场景实例：基于PID+FLC的混合控制并网逆变器仿真
MHD0815的博客
09-12 657
本次教程展示了PID+FLC混合控制在并网逆变器中的应用，成功结合了经典控制的精确性与智能控制的适应性。核心收获FLC作为“智能增强器”：它不取代PID，而是通过在线补偿，提升PID在复杂工况下的性能。性能全面提升：在动态响应稳态精度和鲁棒性上均优于单一PID控制。设计关键模糊规则库的质量直接决定控制效果，需结合大量仿真和经验进行优化。在并网的精密世界里，控制如同驾驭一匹烈马。PID是缰绳，提供方向与基础动力；FLC是骑手的直觉，感知风向与马匹状态，在每一个瞬间，给出最恰当的牵引与释放。
手把手教你学Simulink--基于自适应控制的并网逆变器场景实例：风电系统中的自适应并网逆变器仿真
MHD0815的博客
08-26 1159
风力发电是可再生能源的支柱之一。现代风电机组，特别是双馈感应发电机 (DFIG)和全功率变流器 (FPC)系统，其并网性能直接决定了电能质量和电网稳定性。风速随机波动：导致发电机输出功率剧烈变化。电网故障：电压跌落、谐波、频率偏移等。系统参数时变：发电机参数随温度、饱和效应变化，滤波器元件老化。非线性动态：强耦合、非线性。鲁棒性差：参数变化时性能下降。动态响应慢：难以快速跟踪功率指令。电能质量劣化：THD升高，功率解耦困难。自适应控制 (Adaptive Control)
手把手教你学Simulink——基于先进控制算法的场景实例：自适应控制在并网逆变器中的应用仿真
MHD0815的博客
09-28 601
在新能源发电系统中，并网逆变器是连接直流电源（光伏、储能）与交流电网的核心电力电子装置。传统控制方法（如PI控制）依赖精确的系统模型和固定的参数整定❌参数不确定性：LCL滤波器参数随温度、老化漂移❌电网阻抗变化：短路容量波动、谐波污染❌非线性负载扰动：导致电流畸变❌运行工况多变：光照、负荷、电网电压波动自适应控制（Adaptive Control）作为一种能够在线辨识系统参数并自动调整控制器增益的先进算法，特别适用于模型不确定或时变系统，能显著提升并网逆变器的鲁棒性与动态性能。
手把手教你学Simulink--基于神经网络控制(NNC)的并网逆变器场景实例：基于NNC的单相并网逆变器仿真
MHD0815的博客
09-12 55
单相并网逆变器是连接分布式能源（如户用光伏、小型储能）与电网的关键设备。其核心使命是将直流电高效、高质量地转换为交流电并馈入电网。传统控制方法（如PI、PR控制器）依赖于精确的系统数学模型，在面对非线性因素（如开关死区、磁饱和）、参数不确定性（如滤波器元件老化、温漂）和外部扰动（如电网电压谐波、频率波动）时，性能往往大打折扣。神经网络控制 (Neural Network Control, NNC)凭借其强大的非线性逼近能力自学习特性和模型无关性，为解决这些挑战提供了革命性的方案。学习并补偿。
手把手教你学Simulink--基于模糊逻辑控制(FLC)的并网逆变器场景实例：三相并网逆变器的模糊逻辑控制策略
MHD0815的博客
09-01 142
本文介绍了基于模糊逻辑控制(FLC)的三相并网逆变器Simulink建模与仿真方法。针对传统PI控制在非线性、参数不确定性和电网扰动下的不足，提出了三种FLC方案：独立FLC、MISO-FLC和Fuzzy-PI。详细阐述了系统架构、控制策略和Simulink实现步骤，并通过功率阶跃、电网电压不平衡等场景测试对比了不同控制方案的动态性能、鲁棒性和稳态表现。结果表明，Fuzzy-PI混合控制能有效平衡响应速度与稳定性，具有更强的适应能力。文章还提供了进阶优化建议，为新能源并网控制提供了智能解决方案。
学Simulink--基于先进控制算法的场景实例：自适应控制在并网逆变器中的应用仿真
xiaoheshang_123的博客
09-27 811
在新能源发电系统中，并网逆变器是连接直流电源（光伏、储能）与交流电网的核心电力电子装置。传统控制方法（如PI控制）依赖精确的系统模型和固定的参数整定❌参数不确定性：LCL滤波器参数随温度、老化漂移❌电网阻抗变化：短路容量波动、谐波污染❌非线性负载扰动：导致电流畸变❌运行工况多变：光照、负荷、电网电压波动自适应控制（Adaptive Control）作为一种能够在线辨识系统参数并自动调整控制器增益的先进算法，特别适用于模型不确定或时变系统，能显著提升并网逆变器的鲁棒性与动态性能。
基于simulink的混合控制策略的并网逆变器场景实例：基于PID+FLC的混合控制并网逆变器仿真
xiaoheshang_123的博客
09-02 164
本次教程展示了PID+FLC混合控制在并网逆变器中的应用，成功结合了经典控制的精确性与智能控制的适应性。核心收获FLC作为“智能增强器”：它不取代PID，而是通过在线补偿，提升PID在复杂工况下的性能。性能全面提升：在动态响应稳态精度和鲁棒性上均优于单一PID控制。设计关键模糊规则库的质量直接决定控制效果，需结合大量仿真和经验进行优化。在并网的精密世界里，控制如同驾驭一匹烈马。PID是缰绳，提供方向与基础动力；FLC是骑手的直觉，感知风向与马匹状态，在每一个瞬间，给出最恰当的牵引与释放。
简单神经网络
2301_81291487的博客
11-17 548
【代码】简单神经网络。
[论文笔记] 多尺度时间神经网络MSTNN
心宝的博客
11-21 134
想象你在一只股票（比如苹果AAPL）的K线图前，眼睛不是只盯着最近一天的“日K”（短期跳动），而是用不同放大镜同时看：最近一周的“周K”（中期波动）、最近一个月的“月K”（长期趋势），甚至拉远到一年的“大周期”。但关系不简单——不是简单的“A影响B”，而是“高阶群组”（A+B+C一起联动），而且这些关系还会随时间变（昨天是盟友，今天变对手）。如果忽略这点，预测就成“瞎猜”。简单说：THAN把股票市场看成“动态朋友圈”，用超图抓群聊效应，注意力挑重点，时间模块看“关系漂移”，让预测从“独角戏”变“群戏”。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 490
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
手写数字识别：从零搭建神经网络
一无所知的世界，走下去才有惊喜。让我们永远相信美好的事情即将发生，成为比昨天更优秀的自己。
11-19 1065
本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统，使用MNIST数据集实现。系统包含两个核心组件：模型构建(model.py)和训练过程(train.py)。模型采用典型CNN结构，包括卷积层(特征提取)、展平层(数据转换)和全连接层(分类计算)。训练过程通过数据预处理(归一化、添加通道维度)、批量训练(32样本/批次)和Adam优化器完成。系统在5个epoch内即可达到较高准确率，展示了CNN在图像识别任务中的有效性。整个过程清晰展现了深度学习模型的构建、训练和评估流程。
课程12. 神经网络
最新发布
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weixin_44245188的博客
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人工神经网络：灵感来自于大脑中的生物神经网络神经元是一个具有输入和一个输出和参数wb的计算单元hwb​xfwTxb。
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yonggeit的博客
11-23 34
本文介绍了神经网络从感知机到多层感知机(MLP)的基础发展历程。首先概述了神经网络从1943年McCulloch-Pitts神经元模型到2017年Transformer架构的重要里程碑。重点讲解了1957年提出的感知机模型，包括其Python实现、线性分类能力以及无法解决XOR非线性问题的局限性。随后引入多层感知机概念，通过增加隐藏层和激活函数来解决非线性问题，为现代深度学习奠定基础。文章通过代码示例直观展示了感知机的训练过程、决策边界绘制以及XOR问题的失败案例，为理解神经网络基本原理提供了实践视角。
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
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丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
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记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-19 741
传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
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优快云高校俱乐部官方博客
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