阳同光

(湖南城市学院 机械与电气工程学院，湖南 益阳 413000)

电网不平衡情况下基于神经网络并网逆变器同步技术研究

阳同光

(湖南城市学院 机械与电气工程学院，湖南 益阳 413000)

为解决常规锁相环技术在电网电压不平衡情况下难以对电网电压频率和相位进行有效检测的问题，提出一种电网不平衡情况下基于神经网络的并网逆变器同步算法。首先，在两相静止坐标系下推导电网电压状态方程，并基于此建立神经网络；然后，利用网络输出电压矢量和实际电压矢量误差进行在线调整权值，并利用权值调整计算在线辨识电网电压频率、相位和幅值，从而可以构建电网电压的正负序分量。仿真和实验结果表明：该方法能在电网不平衡情况下快速有效在线自适应辨识电网电压频率和相位，提取电网电压正负序分量，具有较强的鲁棒性。

电网不平衡；并网逆变器；神经网络；同步;鲁棒性

0 引 言

近年来，随着基于光伏发电、风力发电等绿色再生能源的分布式发电系统的飞速发展，电网及三相并网逆变器的稳定性问题得到了极大的关注[1-4]。并网逆变器需根据电网运行状态实施相应的控制以保证其安全可靠运行。一方面，并网逆变器控制需要检测电网电压同步信号，即基波电压的幅值、相位与频率等信息，确保并网逆变器单位功率因数并网。另一方面，在某些并网逆变器控制算法中需要准确的同步信号参与控制。此外，在电网故障情况下，并网机组必须具备一定的故障穿越能力，需要分布式发电系统能向电网提供无功支持，保证系统可靠运行[5]。……