本技術(shù)涉及電力電子變換器控制，尤其是指一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，配電網(wǎng)用電需求與電網(wǎng)設(shè)計(jì)之間的不平衡問題日益顯現(xiàn)。目前的配電網(wǎng)面臨著結(jié)構(gòu)不合理、調(diào)節(jié)手段有限等多方面的問題，限制了其運(yùn)行的靈活性和可靠性。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，針對(duì)三電平中性點(diǎn)箝位（3l-npc）逆變器，普遍依賴于建立預(yù)測(cè)模型來實(shí)現(xiàn)對(duì)逆變器的控制。如模型預(yù)測(cè)控制（mpc），其作為一種先進(jìn)的過程控制算法，因其易于建模、控制性能優(yōu)越、邏輯結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)過程中的應(yīng)用日益廣泛。隨著強(qiáng)大的現(xiàn)代微處理器和控制領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展，進(jìn)一步拓寬了mpc方法在機(jī)械傳動(dòng)和復(fù)雜功率變換系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍。有限控制集模型預(yù)測(cè)控制（fcs-mpc）通過直接枚舉所有候選選項(xiàng)來選擇所需的開關(guān)狀態(tài)，從而避免了調(diào)制過程，同時(shí)考慮到了電力轉(zhuǎn)換器的離散性。由于fcs-mpc能夠直接操縱變流器開關(guān)組合、處理多個(gè)約束條件并整合不同的控制變量，已成為多變量控制的電力變流器系統(tǒng)的主要解決方案。

3、然而，上述依賴預(yù)測(cè)模型的控制方法，預(yù)測(cè)模型的控制性能在很大程度上取決于參數(shù)的準(zhǔn)確性和模型的精確度。在實(shí)際應(yīng)用中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)未建模的動(dòng)態(tài)特性，并且物理系統(tǒng)的參數(shù)值可能受到工作點(diǎn)、溫度以及外部干擾等因素的影響，從而影響控制性能甚至造成終端設(shè)備損壞。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本技術(shù)的目的在于提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法、裝置及系統(tǒng)，可以在維持系統(tǒng)優(yōu)異動(dòng)態(tài)性能的同時(shí)提升系統(tǒng)的魯棒性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法，該方法包括：

4、獲取逆變器的三相網(wǎng)側(cè)電壓和三相網(wǎng)側(cè)電流；

5、對(duì)三相網(wǎng)側(cè)電壓和三相網(wǎng)側(cè)電流分別進(jìn)行克拉克變換，以獲得變換后電壓分量和電流分量，并基于電壓分量和電流分量建立關(guān)于逆變器的超局限方程，根據(jù)超局限方程確定表征電流分量的電流函數(shù)，其中，電流函數(shù)隨逆變器工況變換而變化；

6、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器對(duì)電流函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得與電流函數(shù)對(duì)應(yīng)的參考電壓矢量；

7、建立關(guān)于三相網(wǎng)側(cè)電流的評(píng)價(jià)函數(shù)，根據(jù)預(yù)先建立的若干個(gè)電壓矢量分區(qū)，確定參考電壓矢量在電壓矢量分區(qū)中的位置，其中，電壓矢量分區(qū)又包括若干待選電壓矢量；

8、遍歷參考電壓矢量所在的電壓矢量分區(qū)中的若干待選電壓矢量，獲得使評(píng)價(jià)函數(shù)處于最小值時(shí)的參考電壓矢量，將其作為控制逆變器的最優(yōu)選擇，并調(diào)節(jié)逆變器的開關(guān)。

9、進(jìn)一步地，電流函數(shù)可以用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)獲得，且電流函數(shù)滿足以下關(guān)系式：

10、；（1）

11、式（1）中，表示預(yù)先設(shè)定的權(quán)重，表示一個(gè)已知的激活函數(shù)，表示估計(jì)誤差。

12、進(jìn)一步地，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器對(duì)電流函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括：

13、建立電流分量、電壓分量和逆變器的電感之間的權(quán)重矩陣的估計(jì)值，并將權(quán)重矩陣的估計(jì)值與電流分量的非線性激活函數(shù)相乘，以獲得第一目標(biāo)數(shù)據(jù)；

14、獲得第一目標(biāo)數(shù)據(jù)與電壓分量之和，將求和后的數(shù)據(jù)除以逆變器的電感，以獲得第二目標(biāo)數(shù)據(jù)；

15、根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值確定電流分量的變化率，并根據(jù)變化率確定電流分量的估計(jì)值，獲得電流分量的估計(jì)值與電流分量的誤差與第一固定系數(shù)之間的乘積，確定第二目標(biāo)數(shù)據(jù)與乘積之間的差值，以確定電流分量的估計(jì)值的變化率，電流分量的估計(jì)值的變化率滿足以下關(guān)系式：

16、；（2）

17、式（2）中，表示電流分量的估計(jì)值的變化率，表示電流分量的估計(jì)值，表示權(quán)重矩陣的估計(jì)值的轉(zhuǎn)置，α與逆變器的電感呈負(fù)相關(guān)，vg表示電壓分量，表示電流分量的估計(jì)值與電流分量的誤差，k1表示第一固定系數(shù)。

18、進(jìn)一步地，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器對(duì)電流函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，還包括：

19、獲得電流分量的估計(jì)值與電流分量之間的誤差，并根據(jù)誤差和非線性激活函數(shù)之積，以獲得第三目標(biāo)數(shù)據(jù)，

20、獲得第二固定系數(shù)與權(quán)重矩陣的估計(jì)值之間的乘積，并基于乘積、第三目標(biāo)數(shù)據(jù)與第三固定系數(shù)確定權(quán)重矩陣的估計(jì)值的變化率，權(quán)重矩陣的估計(jì)值的變化率滿足以下關(guān)系式：

21、；（3）

22、式（3）中，表示權(quán)重矩陣的估計(jì)值的變化率，表示第二固定系數(shù)，表示第三固定系數(shù)，表示權(quán)重矩陣。

23、進(jìn)一步地，基于當(dāng)前幀采樣時(shí)刻電流分量的估計(jì)值與當(dāng)前幀采樣時(shí)刻電流分量估計(jì)值的變化率，以及一個(gè)采樣周期，計(jì)算下一幀采樣時(shí)刻的電流分量的估計(jì)值。

24、基于當(dāng)前幀采樣時(shí)刻權(quán)重矩陣的估計(jì)值與當(dāng)前幀采樣時(shí)刻權(quán)重矩陣的估計(jì)值的變化率，以及一個(gè)采樣周期，計(jì)算下一幀采樣時(shí)刻權(quán)重矩陣的估計(jì)值；

25、其中，電流分量的估計(jì)值和權(quán)重矩陣的估計(jì)值滿足以下關(guān)系式：

26、；（4）

27、式（4）中，k表示采樣時(shí)刻，表示k時(shí)刻的電流分量的估計(jì)值，表示k時(shí)刻的電流分量，表示k時(shí)刻的權(quán)重矩陣的估計(jì)值，表示k時(shí)刻的權(quán)重矩陣，表示k時(shí)刻的電流分量的估計(jì)值與電流分量之間的誤差，ts為采樣周期。

28、進(jìn)一步地，參考電壓矢量滿足以下關(guān)系式：

29、；（5）

30、式（5）中，表示參考電壓矢量，電流分量的估計(jì)值可以用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電流分量估計(jì)獲得。

31、第二方面，本技術(shù)還提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制裝置，該控制裝置包括：

32、第一采樣模塊，用于采樣逆變器的三相網(wǎng)側(cè)電壓；

33、第二采樣模塊，用于采樣逆變器的三相網(wǎng)側(cè)電流；

34、預(yù)處理模塊，用于對(duì)三相網(wǎng)側(cè)電壓和三相網(wǎng)側(cè)電流分別進(jìn)行克拉克變換，以獲得變換后電壓分量和電流分量，并基于電壓分量和電流分量建立關(guān)于逆變器的超局限方程，根據(jù)超局限方程確定表征電流分量的電流函數(shù)，其中，電流函數(shù)隨逆變器工況變換而變化；

35、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器，用于對(duì)電流函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得與電流函數(shù)對(duì)應(yīng)的參考電壓矢量；

36、控制模塊，用于建立關(guān)于三相網(wǎng)側(cè)電流的評(píng)價(jià)函數(shù)，根據(jù)預(yù)先建立的若干個(gè)電壓矢量分區(qū)，確定參考電壓矢量在電壓矢量分區(qū)中的位置，其中，電壓矢量分區(qū)又包括若干待選電壓矢量，遍歷參考電壓矢量所在的電壓矢量分區(qū)中的若干待選電壓矢量，獲得使評(píng)價(jià)函數(shù)處于最小值時(shí)的參考電壓矢量作為候選項(xiàng)；

37、控制模塊，還用于遍歷逆變器的所有控制輸入，并根據(jù)離散數(shù)學(xué)模型對(duì)評(píng)價(jià)函數(shù)求解，獲得評(píng)價(jià)函數(shù)處于最小值時(shí)的控制輸入，將其作為控制逆變器的最優(yōu)選擇，并調(diào)節(jié)逆變器的開關(guān)。

38、第三方面，本技術(shù)還提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括逆變器以及如第二方面中的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制裝置。

39、第四方面，本技術(shù)還提供了一種電子設(shè)備，其包括存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面中任一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法的步驟。

40、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面中任一種的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法的步驟。

41、本發(fā)明提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的逆變器控制方法，根據(jù)逆變器的三相網(wǎng)側(cè)電壓和三相網(wǎng)側(cè)電流建立超局限方程，根據(jù)超局限方程確定電流函數(shù)；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器對(duì)電流函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得與電流函數(shù)對(duì)應(yīng)的參考電壓矢量；遍歷參考電壓矢量所在的電壓矢量分區(qū)中的若干待選電壓矢量，獲得使評(píng)價(jià)函數(shù)處于最小值時(shí)的參考電壓矢量作為候選項(xiàng)；遍歷逆變器的所有控制輸入，獲得評(píng)價(jià)函數(shù)處于最小值時(shí)的控制輸入，將其作為控制逆變器的最優(yōu)選擇，并調(diào)節(jié)逆變器的開關(guān)?？梢栽诰S持系統(tǒng)優(yōu)異動(dòng)態(tài)性能的同時(shí)提升系統(tǒng)的魯棒性。