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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利基于神經網絡預測器的逆變器控制方法、裝置及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119154414B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411668604.3，技術領域涉及：H02J3/46；該發明授權基于神經網絡預測器的逆變器控制方法、裝置及系統是由邱麟;張博昊;馬吉恩;方攸同設計研發完成，并于2024-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡預測器的逆變器控制方法、裝置及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于神經網絡預測器的逆變器控制方法、裝置及系統，該方法包括：根據逆變器的三相網側電壓和三相網側電流建立超局限方程，根據超局限方程確定電流函數；基于神經網絡預測器對電流函數進行預測，以獲得與電流函數對應的參考電壓矢量；建立關于三相網側電流的評價函數，確定參考電壓矢量在電壓矢量分區中的位置，遍歷參考電壓矢量所在的電壓矢量分區中的若干待選電壓矢量，獲得使評價函數處于最小值時的參考電壓矢量作為候選項；遍歷逆變器的所有控制輸入，獲得評價函數處于最小值時的控制輸入，將其作為控制逆變器的最優選擇，并調節逆變器的開關。可以在維持系統優異動態性能的同時提升系統的魯棒性。

本發明授權基于神經網絡預測器的逆變器控制方法、裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡預測器的逆變器控制方法，其特征在于，包括：獲取逆變器的三相網側電壓和三相網側電流；對所述三相網側電壓和所述三相網側電流分別進行克拉克變換，以獲得變換后電壓分量和電流分量，并基于所述電壓分量和所述電流分量建立關于所述逆變器的超局部模型，根據所述超局部模型確定表征所述電流分量的電流函數，其中，所述電流函數隨所述逆變器工況變換而變化，所述電流函數用一個神經網絡估計獲得，且所述電流函數滿足以下關系式： （1）；式（1）中，表示預先設定的權重矩陣，表示一個已知的激活函數，表示估計誤差；基于所述神經網絡預測器對所述電流函數進行預測，以獲得與所述電流函數對應的參考電壓矢量，其中預測過程包括：建立所述電流分量、所述電壓分量和所述逆變器的電感之間的權重矩陣的估計值，并將所述權重矩陣的估計值與所述電流分量的非線性激活函數相乘，以獲得第一目標數據；獲得所述第一目標數據與所述電壓分量之和，將求和后的數據除以所述逆變器的電感，以獲得第二目標數據；根據預先設定的閾值確定所述電流分量的變化率，并根據所述變化率確定所述電流分量的估計值，獲得所述電流分量的估計值與所述電流分量的誤差與第一固定系數之間的乘積，確定所述第二目標數據與所述乘積之間的差值，以確定所述電流分量的估計值的變化率，所述電流分量的估計值的變化率滿足以下關系式： ；（2）式（2）中，表示所述電流分量的估計值的變化率，表示所述電流分量的估計值，表示所述權重矩陣的估計值的轉置，α與所述逆變器的電感呈負相關，Vg表示所述電壓分量，表示電流分量的估計值與所述電流分量的誤差，k1表示所述第一固定系數；建立關于所述三相網側電流的評價函數，根據預先建立的若干個電壓矢量分區，確定所述參考電壓矢量在所述電壓矢量分區中的位置，其中，所述電壓矢量分區又包括若干待選電壓矢量；遍歷所述參考電壓矢量所在的所述電壓矢量分區中的所述若干待選電壓矢量，獲得使所述評價函數處于最小值時的所述參考電壓矢量，將其作為控制所述逆變器的最優選擇，并調節所述逆變器的開關。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。