基于自适应神经网络的有源电力滤波器谐波电流提取方法概要.doc

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1、基于自适应神经网络的有源电力滤波器谐波电流提取方法曾令全，白志亮，曾德俊，刘春山（东北电力大学电气工程学院，吉林吉林）摘要：对有源电力滤波器（APF）谐波检测方法进行研究，将自适应神经网络（ADNN）的信号处理技术应用于三相非线性负载的谐波电流检测中，提出了一种基于ADNN检测方法。该方法的主要特点是不仅能检测谐波电流中的基波成分，也能检测出其中不同的高次谐波分量的幅值和相位。通过搭建一个基于DSP三相并联APF的实验系统来证实该方法的有效性，并与传统的傅里叶变换法和d-q算法相比较，验证其具有更快的动态响应。最后，通过分别对感性负载和

2、容性负载进行阶跃变化操作试验检验所提出的ADNN检测法的APF谐波补偿特性，并获得了优良的补偿性能。关键词：自适应神经网络；谐波提取；有源电力滤波器；补偿电流；DSP中图分类号：TM761文献标识码：A文章编号：1006－6047（2010）02－0033－04收稿日期：2009－06－20；修回日期：2009－09－14电力自动化设备ElectricPowerAutomationEquipmentVol．30No．2Feb.2010第30卷第2期2010年2月电网中交流电源侧的谐波成分由有源电力滤波器（APF）进行补偿，因此首先要对谐

3、波进行提取［1-4］。本文引入了一种自适应神经网络（ADNN）检测方法来检测各次谐波的幅值和相位，检测时间比常规的方法要短，通过这种方法能够有选择性地对5次和7次谐波进行补偿。本方法中，不需要进行网络训练，而是采用神经网络的基本原理确定畸变的负载电流中的基波和各次谐波成分，即不再为训练选择训练模式、隐藏的层数和每一层神经元的个数。而且所提出的ADNN在单相和三相系统中都适用［5-10］。1系统描述1.1实验系统的一般介绍完整的APF配置在图1中给予了描述［11］。ADNN方法确定出基波分量（iaf，ibf）和三相非线性负载电流（ila，

4、ilb），然后用负载电流减去基波得到谐波成分的补偿量（i*ca，i*cb）。负载电流各相中总的谐波电流是通过从负载电流中减去基波分量得到的，而并不是各次谐波分量的总和。低次谐波分量占据总的谐波的主要部分，这样用于确定谐波的神经网络也会简单一些。可以证明，通过ADNN分离出来的谐波幅值和相位是正确的。补偿电流参考量（i*ca，i*cb）通过abc-dq相位变换被转换为d-q轴分量（i*cd，i*cq），它们被用于指令电压向量计算，计算单元中含一个快速电流控制器。指令输出电压向量由空间矢量调制方法提供。在快速电流控制器中，引用一个自适应性线

5、路放大器（ALE）［12］提前2个采样周期预测参考值，这样就减少了计算时间，同时也能增强快速电流控制系统的鲁棒性。1.2实验系统的构成ADNN确定谐波电流以及APF的实现都是在基于DSP的实验系统中进行的［13-14］。逆变器中的功率半导体开关器件是以数字1和0表示的开或关状态。因此，同DSP接口的逆变器控制器适合采用数字电路。所有的计算都是数字化完成的，补偿电流的计算，使用ALE的快速控制算法，以及用于维持直流电压Udc恒定的比例积分（PI）控制，都是用汇编语言编程完成的，程序由连接在PC机上的DSP运行。实验系统框图如图2所示。2各

6、因素对实验结果的影响2.1积分常数K的影响下面对积分常数K进行定义。设x（t）=鄱l＝1，511，N（A1coslωtk+B1sinlωtk）为时间t时的负载电流，可以证明：图1谐波检测控制电路图Fig.1Controlcircuitofharmonicdetectionisaisb负载icaicbiccT1T3T5VT4VT6T23-Φ／dq门极驱动空间矢量调制指令电压计算U*dU*qicdicq电压相位检测ADNNiafdq／3－Φi*cdΔii*cqPI控制器i*cai*cbUcdilailbiVD1VD3VD5D4D6VD2Ur

7、ef+第30卷电力自动化设备A1=-K乙鄱l＝1，5，7，11，…N（A1coslωtk+B1sinlωtk）-dk鄱鄱×coslωtkdtB1=-K乙鄱l＝1，5，7，11，…N（A1coslωtk+B1sinlωtk）-dk鄱鄱×sinlωtkdt它们分别为第l次谐波系数，且相互关联；K为积分常数。error=鄱l＝1，5，7，11，…N（A1coslωtk+B1sinlωtk）-dk鄱鄱定义为时间tk时的误差量。K取值的变化对ADNN的性能有着重大影响。图3给出了用于精确谐波检测的最优K值下的电流波形（图中n为采样点数）。图3（a

8、）中，K设为240。这时K值过低，误差量比较大，系数B1的响应比较慢。图3（b）中，K值设为480，误差减小，B1的响应快多了，此时是最优值。当K被设为一个更大的值，如图3（c）所示，误差变得更小，但是系数