基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測算法的電力有源濾波器

李智華, 劉 振, 呂振彬

(上海大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院,上海 200072)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測算法的電力有源濾波器

李智華, 劉 振, 呂振彬

(上海大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院,上海 200072)

有源濾波器的有效性在很大程度上依賴于是否能得到真實(shí)反映欲補(bǔ)償?shù)闹C波分量的參考信號,因此,有源濾波器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題之一就是研究一種好的電流檢測算法.在分析并聯(lián)型有源電力濾波器的工作原理、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,給出一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流檢測控制算法,結(jié)合此算法設(shè)計(jì)了三相并聯(lián)有源電力濾波器 (shunt active power filter,SAF).Matlab仿真結(jié)果顯示,諧波總畸變率 (total harmonic distortion,THD)明顯降低,與理論分析一致,證實(shí)了該方法的有效性.

電力有源濾波器;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);總畸變率

Abstract:Effectiveness of active filter rely on the availability of a reference signal which reflects the harmonic component to be compensated for.As a result,a key issue in the study of active filter is to develop a good current detection algorithm.In view of this,we analyze theworking principle and system structure of active power filter,propose a new current detection algorithm using neural networks,and design a parallel three-phase active power filter.In the computer simulation,the total harmonic distortion(THD)is low.The results are in agreementwith the theoretical analysis,and therefore confirm validity and feasibility of the new algorithm.

Key words:active power filter(APF);artifical neutral networks(ANN);total harmonic distortion(THD)

隨著電力電子裝置的廣泛應(yīng)用,各種非線性負(fù)載引起的電網(wǎng)電流波形畸變和功率因數(shù)降低造成了對電網(wǎng)的污染.電網(wǎng)諧波不僅危害電網(wǎng)本身,而且危害其周邊設(shè)備,因此治理電網(wǎng)諧波污染勢在必行[1].解決電網(wǎng)污染問題的有效手段之一是在用戶端加裝有源電力濾波器(active power filter,APF).之所以能夠成為諧波治理的首選方案,是因?yàn)橛性礊V波器相對于無源濾波器 (power filter,PF)而言,它是一種動態(tài)和靈活的諧波治理手段,而這種優(yōu)良的性能正是通過實(shí)時控制來實(shí)現(xiàn)的[2-4].

有源濾波器的有效性在很大程度上依賴于能否得到真實(shí)反映欲補(bǔ)償?shù)闹C波分量的參考信號.因此,設(shè)計(jì)有源濾波器的關(guān)鍵問題之一就是研究一種優(yōu)良的電流檢測算法[5-7].文獻(xiàn)[7]提出了一種應(yīng)用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波自適應(yīng)檢測方法,該方法用兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電流檢測,分別選擇各層的學(xué)習(xí)率.但在仿真研究時發(fā)現(xiàn),該方法計(jì)算量大,所需時間長,實(shí)時性差.

本研究在分析三相并聯(lián)型有源電力濾波器(shunt active power filter,SAF)的工作原理、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流檢測控制算法,將負(fù)載電流、直流側(cè)電容電壓與系統(tǒng)電壓輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得參考電流.這種方法無需經(jīng)過復(fù)雜的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,也不需要濾波器,具有計(jì)算量小、延時少、實(shí)時性好、抗干擾性強(qiáng)的特點(diǎn).

1 SAF系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

圖1為并聯(lián)型電力有源濾波器的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).濾波器并聯(lián)在負(fù)載上,通過檢測被補(bǔ)償對象的電壓和電流,經(jīng)指令電流運(yùn)算電路計(jì)算得出補(bǔ)償電流的指令信號.該信號經(jīng)補(bǔ)償電流發(fā)生電路放大,得出補(bǔ)償電流,補(bǔ)償電流與負(fù)載電流中要補(bǔ)償?shù)闹C波及無功等電流抵消,最終得到期望的電源電流[8].

圖1 三相并聯(lián)有源濾波器的結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Pr inciple d iagram of shunt active power f ilter

2 系統(tǒng)的建模

APF的控制系統(tǒng)主要有兩部分:指令電流運(yùn)算電路和補(bǔ)償電流發(fā)生電路.指令電流運(yùn)算電路即諧波檢測電路,主要功能是從被補(bǔ)償對象的電流中提取所需補(bǔ)償?shù)闹C波電流分量.補(bǔ)償電流發(fā)生電路根據(jù)指令電流運(yùn)算電路得出的諧波電流分量,構(gòu)造實(shí)際的補(bǔ)償電流[8].

諧波電流檢測傳統(tǒng)方法有在瞬時無功功率理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的 p-q法、ip-iq法和 d-q法,以及基于快速傅里葉變換 (fast Fourier transform,FFT)的數(shù)字分析法、乘正弦信號法和在這些方法基礎(chǔ)上改進(jìn)的方法等.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,許多優(yōu)化算法和預(yù)測算法也可用于諧波分量的計(jì)算,如小波變換法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變換法、自適應(yīng)預(yù)測技術(shù)等[9].

補(bǔ)償電流發(fā)生電路采用的電流跟蹤控制方法主要有三角載波線性控制、滯環(huán)比較控制及這些方法的改進(jìn).

2.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流檢測

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (artifical neutral networks,ANN)已被廣泛應(yīng)用于模式識別、信號處理、智能控制等許多領(lǐng)域,近年來又被應(yīng)用于諧波檢測中.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能性強(qiáng),進(jìn)化算法和反向傳播用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,不但避免了對于給定補(bǔ)償電流的復(fù)雜計(jì)算,而且有廣泛的適應(yīng)性.

用傅里葉級數(shù)將非線性負(fù)載電流展開,有

式中,ip(t)為基波有功電流,iq(t)為基波無功電流,ih(t)為總的諧波電流.若有源濾波器可提供欲補(bǔ)償電流的參考電流 if(t)=iq(t)+ih(t),則補(bǔ)償電流ic(t)=-if(t).電源只需提供基波有功電流 ip(t),電流與電源電壓 Us(t)同相[10].故有

式中,sinωt=Us/Um(Um為電源電壓 Us(t)幅值),

式中,W=i1cosφ/Um.

通過計(jì)算神經(jīng)元的權(quán)值W,根據(jù)非線性負(fù)載的電流和電源電壓,有源濾波器的參考電流可以很容易地通過計(jì)算得到.這種控制算法的原理框圖如圖2所示.

圖2中,ANN由自適應(yīng)的線性元素的神經(jīng)元組成,神經(jīng)元的權(quán)值為W,偏差趨近于 0.設(shè)系統(tǒng)輸入電源電壓Us(t),ANN的輸出為基波有功電流ip(t),

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的原理框圖Fig.2 Pr inciple d iagram of ANN controller

系統(tǒng)的輸出為有源濾波器欲補(bǔ)償?shù)膮⒖茧娏鱥f(t),根據(jù)Widrow-Hoff學(xué)習(xí)方法,得出優(yōu)化的權(quán)值方程為

式中,ηifrUs(n-1)表示神經(jīng)元權(quán)值 W的變化量.η為學(xué)習(xí)率,隨時間而衰減,即隨著訓(xùn)練過程的進(jìn)行,權(quán)值調(diào)整幅度越來越小,0<η<1,

由式 (4)和式 (5)可得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測算法的 a相控制,如圖3所示.

圖3 a相電流的控制圖Fig.3 Con trol d iagram of curren t for phase-a

根據(jù)Widrow-Hoff學(xué)習(xí)方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練得到神經(jīng)元的權(quán)值W,有源濾波器的參考電流可以通過式 (5)計(jì)算獲得.參考電流通過控制器,給逆變器提供信號觸發(fā)脈沖,從而控制有源濾波器的輸出電流,使其動態(tài)快速地補(bǔ)償電網(wǎng)電流.

2.2 補(bǔ)償電流發(fā)生電路

補(bǔ)償電流發(fā)生電路由電流跟蹤、控制、主電路三部分組成.APF要求補(bǔ)償電流能夠?qū)崟r跟蹤指令電流信號的變化,因此,電流控制電路需要采用跟蹤性脈寬調(diào)制 (pulse w idth modulation,PWM)控制方式,主電路采用電壓型 PWM逆變器.三相電壓型逆變電路主要包括 PWM變流電路、交流側(cè)電感一級電容和三相全橋逆變器[11].三相全橋逆變器采用滯環(huán)比較控制方法,該方法采用滯環(huán)比較方法確定有源濾波器的開與關(guān).有源濾波器的反饋電流 ic與參考電流 iref比較后,得到偏差信號.滯環(huán)電流控制器根據(jù)該偏差信號產(chǎn)生相應(yīng)的觸發(fā)脈沖,逆變器根據(jù)觸發(fā)脈沖而動作,從而減少電流誤差.設(shè) hb為滯環(huán)寬度,可由以下等式得到固定帶寬:

式中,iup,ilow分別代表帶寬的上下限.如果 ic>iup,則Gx=-1(x=1,2,3),表示逆變器輸出電壓為負(fù),電流控制在滯環(huán)帶寬內(nèi);如果 ic

式中,G1,G3,G5代表逆變器相應(yīng)橋臂上 IGBT的開關(guān)狀態(tài)的邏輯變量.整個逆變器的工作狀態(tài)由這些邏輯變量決定,有源電力濾波器的輸出電流可表示為

式中,Us為系統(tǒng)電壓矢量,Uf,if分別為有源電力濾波器輸出電壓、電流矢量,Lf,Rf分別為有源濾波器的等效電感和電阻.

直流側(cè)并聯(lián)電容 C的電壓大小由逆變器的輸出電流和 IGBT的開關(guān)變量決定.電容 C的電壓可表示為

并聯(lián)型 APF的補(bǔ)償電流由電壓型逆變器中直流側(cè)電壓和交流側(cè)電源電壓之差產(chǎn)生.

3 系統(tǒng)的仿真

根據(jù)上節(jié)所給出的算法,在Matlab環(huán)境下進(jìn)行仿真研究[12].Simulink仿真模型由三相電源、非線性負(fù)載 (諧波源)和 APF三部分組成.

系統(tǒng)的仿真參數(shù)為:輸入電壓 Us=380 V,整流器觸發(fā)角α=0°,整流器負(fù)載電阻 R=50Ω,整流器負(fù)載電感 L=1 mH,濾波器直流側(cè)并聯(lián)電容 C=3.11 mF,APF交流側(cè)濾波電感 5 mH,有源電力濾波器功率開關(guān)器件開關(guān)頻率 f=10 kHz,仿真采樣時間t=50μs.

考慮到三相電路的對稱性,這里只給出 a相的仿真波形,其中圖4為電網(wǎng) a相的負(fù)載電流,圖5為有源電力濾波器補(bǔ)償后的電源電流.從系統(tǒng)仿真波形可以看出,補(bǔ)償電流可以實(shí)時跟蹤諧波電流.由分析計(jì)算可知:當(dāng)α=0°時,電流總諧波畸變率 (total harmonic distortion,THD)從補(bǔ)償前的 24.04%降至2.92%.

圖4 a相負(fù)載電流Fig.4 Source current w ithout SAF for phase-a

圖5 補(bǔ)償后的 a相電流Fig.5 Source current w ith SAF for phase-a

4 結(jié) 束 語

有源電力濾波器的濾波效果在很大程度上取決于電網(wǎng)諧波電流檢測的精度和實(shí)時性.本研究給出了一種基于ANN的電流檢測控制算法,它具有計(jì)算量小、實(shí)時性好的特點(diǎn).利用 Matlab進(jìn)行仿真的結(jié)果表明,這種方法能有效地抑制電網(wǎng)諧波.

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(編輯:劉志強(qiáng))

Harmon ic Current Detection Algor ithm for Active Power Filter Based on Ar tif ical Neutral Networks

L IZhi-hua, L IU Zhen, Lü Zhen-bin
(School of Mechatronics Engineering and Automation,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)

TP 273.22

A

1007-2861(2010)03-0323-04

10.3969/j.issn.1007-2861.2010.03.021

2009-01-06

上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)資助項(xiàng)目 (T0130);上海大學(xué)創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(A.10-0109-07-022)

李智華 (1970～),女,副教授,博士,研究方向?yàn)殡娮蛹夹g(shù)、智能電器及高頻磁技術(shù).E-mail:lzh_sh@staff.shu.edu.cn