有源电力滤波的谐波电流检测方法及比较

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1、学号:201321401022姓名:郑伟东有源电力滤波的谐波电流检测方法及比较I摘要由于电力电子器件的广泛应用，导致了交流电网中电压和电流波形的严重失真，这使得谐波问题日趋严重。在电网谐波污染越来越严重、用户对电能质量要求越来越高的背景下，谐波电流的检测显得尤为重要。本文简单综述了四种谐波电流检测的方法，并且对后三种电流检测的原理和优缺点进行了分析，在选择电流检测的方法上可以作为参考。II概述对电力系统而言，研究谐波和无功功率意义重大。首先，谐波污染的危害非常严重。谐波增加了电网中的附加损耗，降低了电能传输和使用效率，使电机、变压器等设备过热，并且加速绝

2、缘老化致使寿命缩短。谐波在局部引起谐振，还会导致谐波放大以至于烧毁容性设备。另外，谐波还可能引起控制和保护装置误动作、对通讯和电子设备产生严重干扰。其次，大量无功功率的交换会增大线路和设备容量以及损耗，如果是焊接设备等冲击性负载，会使电网电压剧烈波动，从而严重影响电能质量。有源电力滤波器是一种新型的电力电子装置，可以对电力系统中的谐波进行补偿。谐波电流检测技术是有源电力滤波器技术的关键技术之一。瞬时无功功率理论自20世纪80年代提出以来，在许多方面得到成功的应用。基于该理论得出了用于有源电力滤波器的谐波电流检测方法。本文在阐述瞬时无功功率理论的基础上，对

3、基于该理论的谐波电流检测方法的误差因素进行了分析。由于神经网络具有良好的处理非线性问题的能力，近年来已有文献将神经网络应用于谐波检测中。本文分析了目前文献中研究较多的基于多层前馈网络的谐波电流检测方法的基本原理。在分析已有检测方法的不足的基础上，从有源电力滤波器改善电能质量、降低总谐波畸变率这一功能本质角度出发提出了一种基于神经网络的谐波电流检测新方法，BP前馈神经网络谐波电流检测方法。由于小波变换具有良好的时频局部化特性，本文给出了小波变换的原理和选择方法。并且分析了三种方法的优缺点。III消除谐波的方法1．概述四种基本方法从有源电力滤波器结构，我们可

4、以得出有源电力滤波器技术包含着三大关键技术：功率器件制造技术、谐波电流检测技术和电流控制技术。事实上，正是这三大技术的发展决定着APF技术的发展。本论文中重点研究的就是作为APF中关键技术之一的谐波电流检测技术。有源电力滤波器谐波电流检测技术也就是指对补偿电流的检测技术。补偿电流的检测是为了给出补偿电流发生电路所需的输出给定信号，以使APF产生相应的补偿电流。用于APF检测环节中的检测方法主要以下4种：(1)频率分析法该方法的基础是傅立叶级数分析，将检测到的畸变电流(或电压)进行傅立叶变换，分解为高次谐波代数和的形式，再将其合成为总的补偿电流。此方法的优

5、点是检测精度较高，缺点是需要一定时间的电流值，计算量大，需花费较多的计算时间，当要求消除的谐波次数很高时，微机的适时计算有困难，不适合实时控制。以上是对稳态谐波的检测而言的，对于时变谐波的检测而言，由于傅立叶变换存在着在频域完全局部化而在时域完全无局部性的缺陷而使其难以实现对时变谐波的检测。共6页第6页学号:201321401022姓名:郑伟东(2)基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测法应用三相瞬时无功功率理论进行无功功率分析和谐波电流检测，这对于以平均功率为基础的传统方法来说是个突破，较为常用。它的思想就是通过坐标变换得到三相电压和电流矢量，两者的点积和

6、矢积分别定义瞬时实功率p和瞬时虚功率q，从而推导出瞬时无功功率、无功电流。经过许多学者的大量研究与改进，现在已在p-q检测法基础上衍生出了ip-iq检测法，还有以同步旋转坐标系为基础的d-q检测法。p-q检测法检测谐波，只对三相三线制系统电网电压对称且无畸变的情况适用；而ip-iq检测法则对电网电压畸变和不对称的情况都适用，并且通过适当的改进，ip-iq检测法还可以应用于三相四线制系统；d-q检测法是现在的主要检测方法，与ip-iq检测法相似，优点是它可以实现更准确的无功电流检测，并且电路简单。此外，对于单相电路，也可以通过以三相为模型做分解，实现应用三

7、相瞬时无功功率理论对单相无功和谐波电流的检测。此外，还有FFT频域分析和Fryze时域分析等方法，因延时时间长，实时性差等缺点，已经很少被采用。(3)基于神经网络理论的谐波电流检测法利用人工神经网络的自学习、自适应和非线性映射等能力，通过在线和离线样本训练，输入待补偿信号到神经网络，输出信号中的各次谐波的相位和幅值[18]。人工神经网络检测法可以实现高检测精度和实时性，现在已经发展了多种网络结构，最为广泛使用的是多层前馈网络，在谐波检测中已经成功应用，是很有前景的检测方法。(4)基于小波变换理论的谐波电流检测法小波分析在频域和时域都有很好的局部性。应用小

8、波分析将采样的畸变电流作相应变换，再经小波滤波器分离出基波电流分量，从而也就得到