基于人工智能技术的虚拟同步机动态惯量控制方法与系统

本发明提供了一种基于人工智能技术的虚拟同步机动态惯量控制方法与系统，应用于电压源逆变器控制，其主要步骤包括：数据采集与预处理，并通过时序神经网络输出动态参数，分别用于虚拟同步机的控制环节；采用卷积神经网络计算相位补偿角，用于用脉冲宽度调制的相位校正，再利用深度强化学习网络输出占空比修正量调节脉冲宽度调制，以对虚拟同步机的动态惯量协同控制。本发明通过数据时序处理及神经网络应用获得动态调整的参量，可实现核心参数自适应调节；利用卷积神经网络参与调制信号计算，有效补偿硬件相位延迟，提升动态响应精度；再通过结合深度强化学习实现惯量控制与动态响应协同优化，降低电流超调并抑制谐波，提升电能质量与系统稳定性。