基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略

张浩雅; 邵文权; 吴成锋; 杨鹏

doi:10.19585/j.zjdl.202601008

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基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略

新能源 | 更新时间：2026-01-20

- 基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略
- Adaptive control strategy for VSG parameters in photovoltaic storage systems based on EWOA-RBF neural network
- “最新研究提出基于EWOA与RBFNN的光储VSG惯量与阻尼自适应控制策略，有效抑制有功超调及频率偏差，提升系统动态稳定性。”
- 浙江电力 2026年45卷第1期页码：78-89
- 作者机构：
  
  1.西安工程大学电子信息学院，西安 710048
  2.国网安徽省电力有限公司东至县供电公司，安徽东至 247200
- 作者简介：
  
  张浩雅（2001），男，硕士研究生，主要从事电力系统自动化方向的研究工作。
  邵文权（1978），男，博士，教授，主要从事电力系统自动化方向的研究工作。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52407137);新型电力系统运行与控制全国重点实验室开放基金(SKLD24KM03)
- DOI：10.19585/j.zjdl.202601008
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-14，
  
  修回：2025-05-05，
  
  纸质出版：2026-01-25
- 稿件说明：
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张浩雅,邵文权,吴成锋等.基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略[J].浙江电力,2026,45(01):78-89.

ZHANG Haoya,SHAO Wenquan,WU Chengfeng,et al.Adaptive control strategy for VSG parameters in photovoltaic storage systems based on EWOA-RBF neural network[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(01):78-89.
张浩雅,邵文权,吴成锋等.基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略[J].浙江电力,2026,45(01):78-89. DOI： 10.19585/j.zjdl.202601008.

ZHANG Haoya,SHAO Wenquan,WU Chengfeng,et al.Adaptive control strategy for VSG parameters in photovoltaic storage systems based on EWOA-RBF neural network[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(01):78-89. DOI： 10.19585/j.zjdl.202601008.

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基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略

Adaptive control strategy for VSG parameters in photovoltaic storage systems based on EWOA-RBF neural network

DOI：10.19585/j.zjdl.202601008