【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于逆变器智能控制，更具体地，涉及一种自适应的逆变器智能控制方法及系统。
技术介绍
1、逆变器智能控制技术已经在可再生能源、电力系统和工业应用等领域取得了显著的进展。逆变器是将直流电转换为交流电的设备，广泛用于太阳能电池板、风力发电机和电池储能系统等设备中。
2、在可再生能源系统中，逆变器通常与能量存储系统和智能能量管理系统结合使用，以实现对电网的更好集成。这些系统利用预测算法和实时数据监测，优化能量的生成、储存和分配，以确保最佳的能源利用效率。
3、但是现有技术中并没有一种技术方案，能够自适应的对逆变器进行智能控制，从而输出期望的电压和电流。
技术实现思路
1、为解决以上技术问题，本专利技术提出一种自适应的逆变器智能控制方法，包括：
2、获取逆变器的逆变器信息，其中，所述逆变器信息包括：逆变器的占空比、实际的输出电压、实际的输出电流、实际的频率；
3、根据所述逆变器信息、期望的输出电压、期望的输出电流和期望的频率，设置逆变器自适应控制模型，根据所述逆变器自适应控制模型对逆变器进行自适应智能控制，从而输出期望的输出电压、期望的输出电流，其中，所述逆变器自适应控制模型包括设置适应性学习率，用于调整占空比随时间变化的适应性。
4、进一步的，所述逆变器自适应控制模型包括：
5、，
6、其中，为逆变器的占空比，为时间，为电压权重，为期望的输出电压，为实际的输出电压，为电流权重，为期望的输出电流，为
7、进一步的，所述适应性学习率包括：
8、，
9、其中，为时间时的适应性学习率，为时间时的适应性学习率，为学习率的更新速度，为斜率调整因子，为系统误差，用于表示期望输出与实际输出之间的差异。
10、进一步的，所述系统误差包括：
11、，
12、其中，为电压差异权重，为电流差异权重，为频率差异权重。
13、进一步的，通过最小二乘法对电压差异权重、电流差异权重、频率差异权重、电压权重、电流权重、频率权重和学习率的更新速度进行拟合。
14、本专利技术还提出一种自适应的逆变器智能控制系统，包括：
15、获取数据模块，用于获取逆变器的逆变器信息，其中，所述逆变器信息包括：逆变器的占空比、实际的输出电压、实际的输出电流、实际的频率；
16、智能控制模块，用于根据所述逆变器信息、期望的输出电压、期望的输出电流和期望的频率，设置逆变器自适应控制模型，根据所述逆变器自适应控制模型对逆变器进行自适应智能控制，从而输出期望的输出电压、期望的输出电流，其中，所述逆变器自适应控制模型包括设置适应性学习率，用于调整占空比随时间变化的适应性。
17、进一步的，所述逆变器自适应控制模型包括：
18、，
19、其中，为逆变器的占空比，为时间，为电压权重，为期望的输出电压，为实际的输出电压，为电流权重，为期望的输出电流，为实际的输出电流，为频率权重，为期望的频率，为实际的频率，为适应性学习率，用于调整逆变器的占空比随时间变化的适应性。
20、进一步的，所述适应性学习率包括：
21、，
22、其中，为时间时的适应性学习率，为时间时的适应性学习率，为学习率的更新速度，为斜率调整因子，为系统误差，用于表示期望输出与实际输出之间的差异。
23、进一步的，所述系统误差包括：
24、，
25、其中，为电压差异权重，为电流差异权重，为频率差异权重。
26、进一步的，通过最小二乘法对电压差异权重、电流差异权重、频率差异权重、电压权重、电流权重、频率权重和学习率的更新速度进行拟合。
27、通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
28、本专利技术获取逆变器的逆变器信息，其中，所述逆变器信息包括：逆变器的占空比、实际的输出电压、实际的输出电流、实际的频率；根据所述逆变器信息、期望的输出电压、期望的输出电流和期望的频率，设置逆变器自适应控制模型，根据所述逆变器自适应控制模型对逆变器进行自适应智能控制，从而输出期望的输出电压、期望的输出电流，其中，所述逆变器自适应控制模型包括设置适应性学习率，用于调整占空比随时间变化的适应性。本专利技术通过以上技术方案，能够对逆变器进行自适应的智能控制，从而精准输出期望的电压和电流。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述逆变器自适应控制模型包括：
3.如权利要求2所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述适应性学习率包括：
4.如权利要求3所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述系统误差包括：
5.如权利要求4所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，通过最小二乘法对电压差异权重、电流差异权重、频率差异权重、电压权重、电流权重、频率权重和学习率的更新速度进行拟合。
6.一种自适应的逆变器智能控制系统，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的一种自适应的逆变器智能控制系统，其特征在于，所述逆变器自适应控制模型包括：
8.如权利要求7所述的一种自适应的逆变器智能控制系统，其特征在于，所述适应性学习率包括：
9.如权利要求8所述的一种自适应的逆变器智能控制系统，其特征在于，所述系统误差包括：
10.如权利要求9所述的一种自适应的逆变器智
...【技术特征摘要】
1.一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述逆变器自适应控制模型包括：
3.如权利要求2所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述适应性学习率包括：
4.如权利要求3所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，所述系统误差包括：
5.如权利要求4所述的一种自适应的逆变器智能控制方法，其特征在于，通过最小二乘法对电压差异权重、电流差异权重、频率差异权重、电压权重、电流权重、频率权重和学习率的更新速度进行拟合。
...【专利技术属性】
技术研发人员：贾强，张银锋，刘延斌，吴胜华，张丰，王骏哲，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军预警学院，
类型：发明
国别省市：
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