基于人工神经网络PI控制的有源电力滤波器的研究

来源 :东北大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:caojun510
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随着配电网中各种电力电子设备越来越广泛的应用,其产生的谐波电流注入电网,使得线路损耗增加,造成发配电设备利用率的下降。有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)被公认为是治理电网谐波污染、减少无功损耗、改善电能质量的有效手段,现已成为电力电子技术应用中一个比较新的研究热点。但是APF在国内的应用还远未成熟,与无源滤波器相比,有很多问题有待进一步研究和完善。针对谐波治理的需要,本文设计了一种由无源滤波器和有源滤波器构成的新型并联混合型有源电力滤波器,这种结构有助于减少谐波补偿系统的初期投资,提高性能价格比,达到较好的谐波抑制的目的。本文全面地论述了有源电力滤波器的基本原理及其结构,并对谐波检测方法和控制决策进行了深入地研究。谐波检测是有源滤波器的一个关键环节。本文首先分析了谐波检测研究现状,进而分别详述了基于瞬时无功功率理论的p-q检测法和ip-iq检测法原理。最后的仿真结果表明:ip-iq检测法比p-q检测法具有更高的谐波电流检测精度和检测实时性。本文对并联混合型有源滤波器控制策略进行了研究。APF通过产生与谐波电流具有相同幅值、相反相位的补偿电流来达到消除谐波的目的,因此控制器的设计对有源滤波器的输出快速、准确地跟踪参考电流起到关键的作用。PI控制器由于结构简单,实现容易,理论上可以实现对电流的无差跟踪,因而,本文应用基于PI控制的三角波比较电流控制方式,实现对APF的闭环控制。然而由于APF系统中存在非线性、时变、变参数等不确定性,难以对控制对象建立精确的数学模型等特点,因此,本文设计了神经网络PI控制器。通过神经网络不断学习来优化PI控制器的控制参数,最终获得一组最优的控制参数,从而获得较高的控制精度。最后的仿真结果证明了神经网络PI控制器算法的有效性。
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