谐波电流检测中RLS自适应改进算法的研究.pdf

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1、第31卷第2期计算机仿真2014年2月文章编号：1006—9348(2014)02—0197—04谐波电流检测中RLS自适应改进算法的研究常铁原，高天予(河北大学电子信息工程学院，河北保定071000)摘要：为提高电能质量，需对电网谐波进行补偿和抑制，其效果取决于谐波检测的精度和动态响应特性。传统的RLS谐波电流检测方法存在突变响应过慢的缺点。根据信号处理中的自适应噪声抵消技术(ANCT)，提出了一种改进的RLS自适应谐波电流检测方法：即通过追踪滤波器权值W(n)的变化，并适当调节RLS算法中更新方程P(n)的参数，来达到快速收敛的目的。最后，在计算机仿真平台下，通过Mat

2、lab／Simulink对改进的RLS算法的性能进行仿真验证。实验结果表明，改进的RLS自适应谐波电流检测方法具有良好的特性，满足了谐波检测的精度和实时性。关键词：自适应信号处理；谐波检测；仿真中图分类号：TM930．12+3文献标识码：BResearchonImprovedRLSAdaptiveAlgorithmofDetecingHarmonicCurrentsCHANGTie—yuan，GAOTian—yu(SchoolofElectronicsandInformationEngineering，HebeiUniversity，BaodingHebei071000，C

3、hina)ABSTRACT：Toimprovethequalityofelectricenergy，theeffectsofrestrainingandcompensatingfortheharmonicsofpowergridaredeterminedbyprecisionofdetectionanditsdynamicresponsecharacteristics．Theconventionalde—tectingmethodsRLSforharmoniccurrentshavevariouslimitations，suchasaslowerdynamicrespons

4、e．Inthispa—per，accordingtotheadaptivenoisecancelingtechnologyinthesignalprocessing，animprovedadaptivealgorithmofdetectingharmoniccurrentswaspresented．Inordertoachievethepurposeofrapidconvergencyspeed，thenewmethodtrackedthechangesoffilterweightvectorandadjustedtheparametersofP(n)ofthealgori

5、thm．Intheend，theimprovedalgorithmwassimulatedwiththeMatlab／Simulinksimulationplatform．Theexperimentalresultsshowthatimprovedadaptivealgorithmofdetectingharmoniccurrentshasgoodcharacteristics，whichmeetstherequire—mentsofprecisionandrealtimeofharmonicstest．KEYWORDS：Adaptivesignalprocessing；H

6、armonicstest；Simulation自适应算法，其中应用最广的是算法和算法。与最小均方1引言(LMS)算法相比，递推最小二乘(RLS)算法的收敛速度高一电网中大量非线性元件的投入使用使电网产生了谐波。个数量级，将它应用于谐波电流的检测可以得到较快的初始谐波污染给生产和生活带来了诸多不便，因此必须对谐波进收敛速度和较高的检测精度I4J。但RLS算法的缺陷在于，行消除和抑制，这首先要对谐波进行检测。用于有源电力滤当系统收敛后，用于更新迭代的参数已经接近于0，使得算法波器(APF)检测环节的方法主要有⋯：基于小波的谐波检测无法应对电流突变后的实时检测。为弥补此缺陷，对R

7、LS算法，快速傅里叶变换法，自适应谐波检测法，基于人工神经网法进行改进。络的检测方法等。其中自适应谐波检测法以其能够精确跟传统的RLS算法利用遗忘因子的变化来响应系统突踪系统频率和相位变化，对包括整数和非整数倍的各次谐波变，然而过于敏感，一旦变化会对系统产生很大影响，在谐的幅频、相频特性检测误差小等优点而备受重视J。波电流检测中很难控制。P(n)参数的变化也能响应系统突自适应噪声对消法应用于APF谐波电流检测的核心是变，但传统算法中它所用控制量对谐波电流检测不适用。因此，本文提出一种新的方法，通过调节自相关矩阵逆矩