手把手教你学Simulink——基于人工神经网络（ANN）的双向DC - AC逆变器控制仿真
摘要
随着新能源和储能系统在电力系统中的广泛应用，双向DC-AC逆变器作为关键接口设备，其控制性能至关重要。传统控制在应对强非线性、复杂多目标优化及系统模型难以精确建模等场景时存在局限性。本文提出基于人工神经网络（ANN）的双向DC-AC逆变器控制仿真方法，利用ANN的万能逼近特性，实现从系统状态到最优开关动作的非线性映射。在Simulink中构建数据驱动的ANN电流控制器，通过生成训练数据、设计网络结构、训练模型并部署回Simulink进行闭环仿真。仿真结果表明，该方法在参考电流阶跃及电感参数非线性变化时，能保持优异的动态响应和模型鲁棒性。此方法为提升双向DC-AC逆变器控制性能提供了新途径，在电力电子控制领域具有广阔的应用前景。
关键词: 双向DC - AC逆变器；人工神经网络；Simulink；控制仿真
Abstract
With the wide application of new energy and energy storage systems in power systems, the control performance of bi - directional DC - AC inverters, as a key interface equipment, is crucial. Traditional controls have limitations in dealing with scenarios such as
