Adaptive pid regulation method of uninterruptible power supply battery charge current based on artificial neural network

Abstract

Використання джерел безперебійного живлення для систем критичного застосування ставить підвищені вимоги до енергоефективності, надійності їх функціонування та якості електроенергії в усіх режимах роботи. Розглянуто питання удосконалення методів інтелектуального керування модульними джерелами безперебійного живлення на основі використання адаптивних алгоритмів з застосуванням технологій штучних нейронних мереж. Запропоновано метод адаптивного ПІД-регулювання струму заряду акумуляторної батареї джерела безперебійного живлення. Розроблено схему нейронного управління із налаштуванням коефіцієнтів ПІД-регулювання. Для системи керування джерелом безперебійного живлення засобами імітаційного моделювання Matlab виконано пошук топології штучної нейронної мережі, яка була б найефективнішою за критеріями точності регулювання струму заряду акумуляторної батареї. В результаті, для вирішення завдань управління струмом заряду батареї джерела безперебійного живлення використано штучну нейронну мережу з прямим розповсюдженням сигналу та зворотним поширенням помилки. Однією з найскладніших задач при проектуванні ПІД-регулятора на основі штучної нейронної мережі був процес її навчання, що передбачав використання послідовності з наборів вхідних і вихідних значень, які отримані експериментальним шляхом. Застосування штучної нейронної мережі в управлінні системою безперебійного живлення дозволило отримати ефективніші результати регулювання перехідних процесів для підтримки стабільного струму заряду батареї при зміні параметрів налаштувань та в умовах стохастичної зміни навантаження. Успішне вирішення поставленої задачі дослідження з використанням штучної нейронної мережі стало можливим завдяки застосуванню репрезентативного набору навчальних послідовностей, отриманих експериментальним шляхом.

The paper considers the issue of improving the methods of uninterruptible power supply intelligent control based on adaptive algorithms with the use of artificial neural network technologies. An adaptive PID regulation method of the UPS battery charge current is proposed. A neural network based control scheme with adjustment of PID regulation coefficients has been developed. The simulation modeling was used to search for the artificial neural network topology, which would be the most effective according to the criteria of the battery charge current regulation accuracy. The use of artificial neural networks in the uninterruptible power supply control system made it possible to obtain more effective results for maintaining a stable battery charge current in the transient processes when the battery parameters are changed and in the stochastic load changes conditions.