摘要
本发明公开了一种基于自适应神经网络的逆变器优化控制系统及其方法,旨在提高逆变器在变化环境下的能量转换效率和电压稳定性。其中,该系统由逆变器模块、自适应神经网络控制模块和电压平衡与能量优化模块组成。逆变器模块包括母线电容单元和平衡桥单元,分别用于维持内部电压稳定和调整电压电流匹配,以应对负载波动和输入变化。自适应神经网络控制模块负责监测关键运行参数,通过训练过的神经网络算法,确定并发送优化控制策略至电压平衡与能量优化模块。后者根据收到的策略,调整母线电容单元和平衡桥单元的工作状态,实现对不同环境和系统状态变化的高效适应。该系统利用自适应神经网络技术,显著提升了逆变器的性能和效率。
技术关键词
逆变器模块
关键运行参数
优化控制策略
优化控制系统
电容单元
动态优化控制
平衡桥
生成对抗网络
功率开关
强化学习模型
一维卷积神经网络
输入结构
融合特征
长短期记忆网络
电压稳定
监测母线电容
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注塑设备
远程管控系统
前馈神经网络
成品
数据获取模块
视频远程监控系统
多模态监控
预警模块
场景
深度强化学习
电气自动化设备
状态预测方法
效能系数
周期
数据收集装置
印刷设备
特征参数评估
故障趋势预测
综合健康指数
诊断模块
工艺优化控制方法
子系统
中央协调控制器
关键控制参数
碳源投加量