杂草算法优化极限学习机的电力逆变器优化控制

为了获得更加理想的电力逆变器性能,针对传统PID控制算法在负载突变和带非线性负载情况下逆变器动态响应速度慢、输出波形质量差等不足,提出一种基于杂草算法优化极限学习机的电力逆变器优化控制策略。首先采用极限学习机对逆变器的PID参数进行在线整定,然后采用杂草算法优化极限学习机的输入权值及隐含层偏差,最后采用Matlab 2012工具箱进行仿真实验。仿真结果表明,该控制策略可以提高逆变器的输出波形质量,减少逆变器的动态响应时间。