基于DBN神经网络的构网型变流器并网环流谐振抑制方法及系统

本发明公开一种基于DBN神经网络的构网型变流器并网环流谐振抑制方法及系统，旨在解决并网变流器的环流谐振问题。该方法通过多层受限玻尔兹曼机堆叠的DBN神经网络，对变流器输出电流、公共连接点电压进行预处理与特征提取，精准检测环流谐振的频率和幅值；在传统电压电流双闭环控制的基础上，引入与DBN神经网络检测结果动态关联的补偿项，通过自适应权重调整机制实时优化补偿函数，实现对环流谐振的精准抑制。本发明提升了环流谐振检测精度与抑制效率，有效降低功率损耗，增强了构网型变流器在复杂电网环境下的鲁棒性与电能质量。