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基于深度学习的自适应LVRT策略研究
资料介绍
一、引言
随着新能源发电技术的快速发展，电网对并网变流器的低电压穿越（LVRT）能力提出了更高要求。传统LVRT控制策略多依赖于固定参数设计，难以适应复杂多变的电网故障工况。本文提出一种基于深度学习的自适应LVRT策略，通过构建神经网络模型实现故障特征的实时识别与控制参数的动态优化，旨在提升变流器在电压跌落故障下的运行稳定性和穿越成功率。
二、传统LVRT策略的局限性分析
2.1 固定参数控制的不足
传统LVRT控制多采用预设的电流限制曲线和撬棒保护逻辑，当电网电压跌落深度、持续时间及故障类型发生变化时，固定参数难以兼顾电流抑制与能量耗散的动态平衡。例如，在深度电压跌落（电压幅值低于0.2pu）场景下，传统限流策略易导致直流侧电压过冲；而在电压跌落恢复阶段，固定的无功支撑策略可能引发系统振荡。
2.2 模型依赖型方法的缺陷
基于数学模型的控制方法（如滑模控制、模型预测控制）需精确获取变流器及电网参数，在参数摄动或未知扰动下控制性能显著下降。例如，当电网等效阻抗因负荷波动发生变化时，基于理想电网模型设计的LVRT策略会出现控制偏差，导致穿越失败。
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