基于神经网络PID的功率变换器控制方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及电力电子技术领域，具体地说，涉及基于神经网络PID的功率变换器控制方法、设备及存储介质。包括如下步骤：构建由功率变换器、信号变换及存储、神经网络PID系统和功率变换器驱动信号生成四个部分组成的神经网络PID控制器；数据采集、存储及预处理；模型搭建和训练；功率变换器PWM运行模式控制PID控制器的输出；PID系统选择。本发明专利技术设计中神经网络PID功率变换器通过双层非线性变换或者单层非线性变换，具有相当的灵活性，可以适应复杂的电网环境和负载环境；通过ARIMA模型对误差的预测，选择神经网络PID系统，还是传统PID系统，可以保证功率变换器输出电压的稳定性，及对外界环境的响应速度；适用于PWM运行模式，同时也适用于PFM、PSM运行模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力电子，具体地说，涉及基于神经网络pid的功率变换器控制方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、当前的功率变换器控制技术主要分为模拟控制技术和数字pid控制技术两大类。模拟控制技术包括电压模式控制和电流模式控制，而数字pid控制技术则能够支持更复杂的算法，例如非线性控制和自适应控制。

2、传统开关电源通常采用模拟控制技术，利用比较器、误差放大器和模拟电源管理芯片等组件来调节输出电压。然而，这种控制方式存在诸多不足，比如控制电路复杂、所需元器件数量众多，且一旦控制电路完成设计就难以进行修改。

3、随着微电子技术的快速发展，电源控制技术经历了从纯粹的模拟控制到模数混合控制，再到现在的全数字pid控制的演变。数字pid控制不仅简化了控制电路，减少了元器件数量，还提供了更高的灵活性，便于后期调整和优化，极大地促进了开关电源的小型化和集成化进程。

4、随着人工智能技术的发展，出现了神经网络pid控制的功率变换器，可实时调整pid系统的参数，进一步提升功率变换器的动态适应能力，目前神经网络pid控制的功率变换器，也是大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于神经网络PID的功率变换器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络PID的功率变换器控制方法，其特征在于：所述S1中，所述功率变换器为功率转换器，功率转换器包括但不限于Buck、Buck-Boost、CUK和谐振转换器，及反激式转换器、正激式转换器、推挽式转换器、半桥式转换器和全桥式转换器，及这些类型转换器的并联拓扑架构，及采用ZVS和ZCS技术降低功率器件开关损耗的功率变换器；功率变换器的输入电压为，输出电压为。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络PID的功率变换器控制方法，其特征在于：所述S2中，数据采集、存储及预处...

【技术特征摘要】

1.基于神经网络pid的功率变换器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络pid的功率变换器控制方法，其特征在于：所述s1中，所述功率变换器为功率转换器，功率转换器包括但不限于buck、buck-boost、cuk和谐振转换器，及反激式转换器、正激式转换器、推挽式转换器、半桥式转换器和全桥式转换器，及这些类型转换器的并联拓扑架构，及采用zvs和zcs技术降低功率器件开关损耗的功率变换器；功率变换器的输入电压为，输出电压为。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络pid的功率变换器控制方法，其特征在于：所述s2中，数据采集、存储及预处理的具体过程包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于神经网络pid的功率变换器控制方法，其特征在于：所述s3中，神经网络pid系统可以采用bp、rbf和lstm的神经网络；

5.根据权利要求4所述的基于神经网络pid的功率变换器控制方法，其特征在于：所述s3中，神经网络pid系统采用bp神经网络，其模型搭建和训练的过程包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于神经网络pid的功率变换器控制方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马森标，赵俊皓，马龙，
申请(专利权)人：广东电邦新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：