蔡宇楼　吉培荣　陈　成　张古月

(三峡大学 电气与新能源学院， 湖北 宜昌　443002)



单神经元自适应神经网络PID控制策略在DVR中的应用研究

蔡宇楼吉培荣陈成张古月

(三峡大学 电气与新能源学院， 湖北 宜昌443002)

摘要：本文设计了一种用于动态电压恢复器控制策略的具有单神经元自适应神经网络的PID控制器，基于改进单神经元网络控制策略建立了动态电压恢复器控制模型．针对传统PID在快速性和精确电压补偿上的不足，提出改进单神经元自适应控制，形成新型具有自学习的智能控制方法，以提高控制器对信号的跟踪能力和对环境的适应能力．通过Matlab/Simulink的建模仿真，表明所提的控制方法具有鲁棒性强、输出电压稳态精度较高、动态响应速度快等特点．

关键词：电压跌落；动态电压恢复器；神经网络；自适应PID控制；自学习

目前的电力系统中，电压的短时中断以及电压的跌落是发生频率很高的事件，已产生了广泛影响，带来了很大经济损失，是影响设备正常运行和安全用电的重大电能质量问题之一．因此，减缓电压跌落问题的设备研究和应用受到了人们的重视，目前控制电压跌落最经济、最有效的补偿装置是动态电压恢复器(DVR)[1-2]．对于控制策略的研究与改进是DVR研究中的重中之重，如何改善控制系统的动态特性，使DVR能达到一个更好的控制状态来保障电能质量的供应，在现在的电力系统研究应用中有重大意义[2]．

1996年，在美国西部电子展览会议上第一……