基于改进人工蜂群优化BP神经网络的微电网APF控制策略研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 微网谐波简述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 谐波问题 | 第13页 |
| 1.3.2 微网中的谐波源 | 第13-14页 |
| 1.3.3 谐波的危害 | 第14页 |
| 1.3.4 并网的基本要求 | 第14-15页 |
| 1.3.5 谐波的抑制方法 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 微网并联APF拓扑结构及谐波检测方法研究 | 第18-31页 |
| 2.1 有源电力滤波器 | 第18-21页 |
| 2.1.1 有源电力滤波器的发展及现状 | 第18-19页 |
| 2.1.2 有源电力滤波器的基本原理 | 第19页 |
| 2.1.3 有源电力滤波器的分类 | 第19-21页 |
| 2.2 微电网并联APF拓扑结构研究 | 第21-23页 |
| 2.3 瞬时无功功率检测法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 谐波检测算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于瞬时无功功率的谐波检测算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 p-q谐波检测法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 i_p-i_q谐波检测法 | 第26-27页 |
| 2.4 i_p-i_q谐波检测方法的仿真 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 微电网并联APF控制策略研究 | 第31-35页 |
| 3.1 传统PI控制策略 | 第31页 |
| 3.2 三角波比较法 | 第31-33页 |
| 3.3 仿真分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于改进人工蜂群BP神经网络PI控制的研究 | 第35-53页 |
| 4.1 人工神经网络及算法的原理 | 第35-37页 |
| 4.1.1 人工神经网络的基本特征 | 第35-36页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第36-37页 |
| 4.2 BP神经网络控制算法的应用 | 第37-43页 |
| 4.3 人工蜂群优化BP神经网络 | 第43-49页 |
| 4.3.1 人工蜂群算法的简单介绍 | 第43-44页 |
| 4.3.2 人工蜂群算法过程 | 第44-45页 |
| 4.3.3 改进型人工蜂群算法 | 第45-47页 |
| 4.3.4 改进人工蜂群优化BP神经网络 | 第47-49页 |
| 4.4 仿真分析 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实验研究 | 第53-62页 |
| 5.1 主电路设计 | 第54-55页 |
| 5.2 信号采样与调理电路 | 第55-56页 |
| 5.3 驱动电路 | 第56-57页 |
| 5.4 控制单元设计 | 第57页 |
| 5.5 系统的软件设计 | 第57-60页 |
| 5.5.1 主程序设计 | 第58-59页 |
| 5.5.2 A/D模块设计 | 第59页 |
| 5.5.3 系统保护模块设计 | 第59-60页 |
| 5.6 实验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录A 硬件电路图 | 第66-67页 |
| 作者简历 | 第67-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68-69页 |
