1.一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：其包括两路叠加补偿的调制信号，其中一路为调制波落入交叠区域的零序电压，另一路为GA‑BP神经网络控制器根据电压波动预测生成的调制信号，其中GA‑BP神经网络控制器生成的调制信号的控制方法如下：一、确定当前GA‑BP神经网络控制器的神经网络结构；

二、实时采集当前GA‑BP神经网络控制器的输出电压偏差Δuc和参考信号 计算当前时刻的误差r；

三、将获取的电压偏差Δuc、参考信号 以及误差r输入步骤一中确定的神经网络结构，并获取输出k1及k2；

四、根据Δi(k)＝k1(Δua(k)‑Δua(k‑1))+k2Δua(k)获取神经网络控制器的输出Δi(k)，Δua(k)为k点的电压实际偏差；

五、通过遗传算法对神经网络结构的权值及阈值进行优化；

六、重复步骤二至步骤五，使得Δi(k)映射在0到1之间。

2.根据权利要求1所述的一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：所述步骤一中的神经网络结构建立如下：获取隐藏层的输入模型

获取隐藏层的输出模型Qj＝f(Hj)，j＝1，…，5；

获取输出层的输入模型

最终获取输出层的输出模型Ol＝g(Nl)，l＝1，2，其中wij，i＝1，2，3，j＝1，…，5为输入层到隐藏层的权值，βjl，j＝1，…，5，l＝1，2为隐藏层到输出层的权值， x2＝Δuc(k)， 为误差，j是GA‑BP神经网络隐藏层变量，l是GA‑BP神经网络输出层变量，O1＝k1，O2＝k2为两种参数的输出， 为S型函数， 为非负的S型函数，x是S型函数的变量。

3.根据权利要求1所述的一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：步骤五中，

一，将二维的权值矩阵映射成一维，再将多个权值和阈值拼接形成染色体；

二，随机生成N个个体作为初始种群，个体的权值及阈值的初始化采用均匀分布的方法，选择基因值的上界和下界，并在这个范围内生成均匀分布的随机数；

三，采用轮盘赌选择法对群体的染色体进行选择，产生规模同样为N的种群，并在选择的过程中筛除重复个体；

四，利用交叉法以及变异使得种群在迭代过程中产生好解，即最优的权值和阈值。

4.根据权利要求3所述的一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：对两条染色体采用交叉法获取 其中t为0～1区间的随机数，k＝1，2，3…L，L为染色体长度。

5.根据权利要求4所述的一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：变异算子按照固 定的概率 对某个体的 第k个 基因进行变 异 ，其变 异操作为 ：其中amax和amin分别为基因值的上下边界，G为当前迭代次数，Gmax为最大迭代次数。

6.根据权利要求5所述的一种风电变流器母线电压波动抑制方法，其特征在于：其中在交叉与变异过程中采用精英策略，即在种群之外单独保留全局最优个体，得到最优的权值和阈值后停止迭代。