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基于神经网络的有源电力滤波器非线性预测控制方法

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本发明公开了一种基于神经网络的有源电力滤波器非线性预测控制方法，具体方法如下：S1：建立有源电力滤波器动力学方程；S2：基于RBF神经网络建立有源电力滤波器的预测模型；S3：选择目标函数；S4：使用随机梯度法求解目标函数，即可得到最优控制序列,将得到的最优控制序列代入S2中的预测模型中，即可得到最优预测输出。本发明在模型预测控制算法中引入状态和控制输入的物理约束，避免出现饱和现象，降低控制性能，提高了有源电力滤波器的滤波性能；并且采用扩展卡尔曼滤波算法更新神经网络参数，避免固定参数降低模型逼近精度，进一步提高模型预测控制算法的准确性和鲁棒性。

著录项

公开/公告号CN113067334A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-02

原文格式PDF
申请/专利权人河海大学;
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申请/专利号CN202110324777.3
发明设计人张新怡;
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申请日2021-03-26
分类号H02J3/01(20060101);H02J3/18(20060101);G06F30/27(20200101);G06F17/11(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人丁涛
地址 210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号
入库时间 2023-06-19 11:42:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-03

专利权的视为放弃 IPC(主分类):H02J 3/01 专利申请号:2021103247773 放弃生效日:20230303

专利权的视为放弃

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