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时间:2020-03-28
《改进的变步长自适应谐波检测算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第27卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1.27NO.52015年5月ProceedingsoftheCSU-EPSAMay2015改进的变步长自适应谐波检测算法乔和-,刘阳,单锦宁,李国华(1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,葫芦岛125105;2.国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司,阜新123000)摘要:由于传统自适应算法中步长的选择需要在收敛速度与稳态精度之间折中,大大降低算法实用性。为解决此问题,提出一种改进的变步长自适应谐波电流检测方法。利用滑动积分器提取真正的跟踪误差,并采用带有
2、自调整因子的模糊调整器动态调整步长,能够保证谐波检测过程既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态失调。仿真和实验结果验证了改进的变步长自适应检测算法的有效性、实时性、鲁棒性。关键词:谐波电流;自适应;滑动积分器;模糊;变步长中图分类号:TN911文献标志码:A文章编号:1003—8930(2015)05—0023—05DoI:10.3969/j.issn.1003-8930.2015.05.05AdaptiveHarmonicDetectingAlgorithmBasedonImprovedVa
3、riableStep-sizeQIAOHe,LIUYang,SHANJinning~,LIGuohua(1.FacultyofElectricalandControlEngineering,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,China;2.FuxinPowerSupplyCompany,StateGridLiaoningElectricalPowerCo.,Ltd.,Fuxin123000,China)Abstract:Intraditionala
4、daptivealgorithm,thechoiceofsteplenthmakesacompromisebetweenconvergencespeedandsteadyprecision,whiehrestrictsitspracticability.Inordertosolvethisproblem,animpmvedvariablestep-sizeself-adaptiveharmonicdetectionmethodisproposedinthispaper.Theproposedmet
5、hodadoptsaslidingintegratortoextracttherealtrackingerrorandthenUSesafuzzyadjusterwithself-adjustablefactortomodifythestepsize,SOthatitcanobtainfastconvergencespeedandhighsteadyprecisionatthesametime.Thedetailedsimulationandexperimentalresultsverifythe
6、validity,therealtimeperformanceandrobustnessofthismethod.Keywords:harmoniccurrent;self-adaptive;slidingintegrator;fuzzy;variablestep—size随着非线性电力电子产品在各个领域的广泛在延时、栅栏效应和频谱泄漏等缺点;文献【6】提出应用,电力系统受谐波污染日益加剧,对电力系统一种自适应谐波检测方法,该算法对电网各项参的安全、经济、稳定等方面造成了严重的影响。为数变化具有较
7、强的自适应能力,但是其步长不易了建设“绿色电网”,电力系统谐波治理已成为国选取;文献【7】采用神经网络谐波检测法,其优点是内外重要研究课题【埘。目前的谐波检测方法按原可以单步推出各次谐波分量,缺点是建模复杂,在理可分为:基于傅里叶变换的谐波检测法:神经网进行谐波分析时容易陷入局部最优解;文献【10】采络的谐波检测法;基于瞬时无功功率理论的谐波用基于瞬时无功功率理论检测算法,优点是延时检测法;小波分析的谐波检测法和自适应谐波检小、电路简单、实时性好,缺点是存在一定的缺陷测法。这些谐波检测方法均为谐波
8、治理做出卓越和局限性,低通滤波器的设计参数选取较为困难,贡献,但是其自身缺陷也制约了谐波检测的进一计算量较大,运算复杂。步发展。本文提出了一种改进的变步长自适应谐波检文献[4]采用基于傅里叶变换的谐波检测法,测算法,首先利用滑动积分器代替自适应滤波器其优点是算法比较成熟,应用比较广泛,但是其存提取真正误差,然后利用带有自调整因子的模糊收稿日期:2013-09—30;修回日期:2014-01.16基金项目:国家自然科学基金项目(51307076);辽宁省重点实验室基金项目(1.521
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