摘要
本发明提供了一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置,通过采集逆变器并网侧电气量数据和外部扰动数据,并计算电能质量特征参数,形成多维数据矩阵。利用基于贝叶斯网络结构的电能质量多因子分析模型识别降低电能质量的主导因素;利用基于神经网络结构的电能质量动态预测模型预测目标电能质量指标值。根据主导因素确定并网逆变器的控制参数和策略,依据电能质量状态变化确定控制调节时机,基于此控制并网逆变器,抑制电能质量降低。本发明通过多维数据识别主导因素、提前预测指标值,动态确定控制参数、策略及调节时机来控制并网逆变器,提升了逆变器并网电能质量控制的准确性、实时性、智能性及系统可推广性。
技术关键词
逆变器并网
电能
并网逆变器
动态预测模型
数据
主成分分析法
控制策略
神经网络结构
协方差矩阵
滑动窗口
贡献率
长短期记忆神经网络
时序特征
模糊控制规则
变量
电气
设备运行状态