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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于神经网络预测器的逆变器控制方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119154414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411668604.3，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于神经网络预测器的逆变器控制方法、装置及系统是由邱麟;张博昊;马吉恩;方攸同设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络预测器的逆变器控制方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络预测器的逆变器控制方法、装置及系统，该方法包括：根据逆变器的三相网侧电压和三相网侧电流建立超局限方程，根据超局限方程确定电流函数；基于神经网络预测器对电流函数进行预测，以获得与电流函数对应的参考电压矢量；建立关于三相网侧电流的评价函数，确定参考电压矢量在电压矢量分区中的位置，遍历参考电压矢量所在的电压矢量分区中的若干待选电压矢量，获得使评价函数处于最小值时的参考电压矢量作为候选项；遍历逆变器的所有控制输入，获得评价函数处于最小值时的控制输入，将其作为控制逆变器的最优选择，并调节逆变器的开关。可以在维持系统优异动态性能的同时提升系统的鲁棒性。

本发明授权基于神经网络预测器的逆变器控制方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络预测器的逆变器控制方法，其特征在于，包括：获取逆变器的三相网侧电压和三相网侧电流；对所述三相网侧电压和所述三相网侧电流分别进行克拉克变换，以获得变换后电压分量和电流分量，并基于所述电压分量和所述电流分量建立关于所述逆变器的超局部模型，根据所述超局部模型确定表征所述电流分量的电流函数，其中，所述电流函数随所述逆变器工况变换而变化，所述电流函数用一个神经网络估计获得，且所述电流函数满足以下关系式： （1）；式（1）中，表示预先设定的权重矩阵，表示一个已知的激活函数，表示估计误差；基于所述神经网络预测器对所述电流函数进行预测，以获得与所述电流函数对应的参考电压矢量，其中预测过程包括：建立所述电流分量、所述电压分量和所述逆变器的电感之间的权重矩阵的估计值，并将所述权重矩阵的估计值与所述电流分量的非线性激活函数相乘，以获得第一目标数据；获得所述第一目标数据与所述电压分量之和，将求和后的数据除以所述逆变器的电感，以获得第二目标数据；根据预先设定的阈值确定所述电流分量的变化率，并根据所述变化率确定所述电流分量的估计值，获得所述电流分量的估计值与所述电流分量的误差与第一固定系数之间的乘积，确定所述第二目标数据与所述乘积之间的差值，以确定所述电流分量的估计值的变化率，所述电流分量的估计值的变化率满足以下关系式： ；（2）式（2）中，表示所述电流分量的估计值的变化率，表示所述电流分量的估计值，表示所述权重矩阵的估计值的转置，α与所述逆变器的电感呈负相关，Vg表示所述电压分量，表示电流分量的估计值与所述电流分量的误差，k1表示所述第一固定系数；建立关于所述三相网侧电流的评价函数，根据预先建立的若干个电压矢量分区，确定所述参考电压矢量在所述电压矢量分区中的位置，其中，所述电压矢量分区又包括若干待选电压矢量；遍历所述参考电压矢量所在的所述电压矢量分区中的所述若干待选电压矢量，获得使所述评价函数处于最小值时的所述参考电压矢量，将其作为控制所述逆变器的最优选择，并调节所述逆变器的开关。

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