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

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132012）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容性负载进行阶跃变化操作试验检验

2、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：TM 761文献标识码：A文章编号：10066047（2010）02003304收稿日期：20090620；修回日期：200909 14电力自动化设备Electric Power Automation EquipmentVol30No2Feb. 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

3、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（i af ，i bf ）和三相非线性负载电流（i la ，i lb ），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

4、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 *c d ，i *c q ），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

5、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U dc 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（A 1cos l t k +B 1sin l t k ）为时间t 时的负载电流，可以证

6、明：图1谐波检测控制电路图Fig.1Control circuit of harmonic detectioni sa i sb负载i ca i cb i ccT1T3T5V T4V T6T23-dq门极驱动空间矢量调制指令电压计算U *d U *qi c d i c q电压相位检测ADNN i afdq 3i *c dii *c q PI 控制器i *cai *cbU c d i la i lb i V D1V D3V D5D4D6V D2U ref + 第30卷电力自动化设备 A 1=-K乙鄱l 1，5，7，11，N（A 1cos l t k +B1sin l t k ）-d k 鄱鄱&#

7、215;cos l t k d t B 1=-K乙鄱l 1，5，7，11，N（A 1cos l t k +B1sin l t k ）-d k 鄱鄱×sin l t k d t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（A 1cos l t k +B1sin l t k ）-d k鄱鄱定义为时间t k 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 ）中，K 设为240。这时K 值过低，误差量比较大，系数B 1的响应比较慢。图3（b ）中，K

8、 值设为480，误差减小，B 1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B 1，也就是基波的幅值，发生波动，而且基波分量发生畸变。事实证明调整K 值的基准在于系数B 1，而不是误差大小。有一点很重要，就是注意到在暂态条件下，一旦K 值决定，它是不随负载类型和负载大小变化而变化的。2.2谐波次数的影响考虑的谐波次数越高，则谐波提取的精度也越高。同时，考虑的谐波次数也被限制在一个较低的值，因为提取算法的执行必须在一个采样周期内完成。以下3种模式显示了实验结果，它表明了如果要高精度地检测出基波电流，需要对谐波次数考虑到何种程度。图4给出了不同K

9、 值下的电流波形。第1种模式，如图4（a ）所示，K =240欠增益，此时是只考虑基波成分的情况，误差很大。第2种模式，如图4（b ）所示，此时K =480最优，不小，但是基波的估算很精确，因此要想精确地提取基波成分，至少要考虑到7次谐波。第3种模式，如图4（c ）所示，此时K =1080过增益，只是考虑到19次谐波时的情况，可以看到误差几乎被消除。从这3种模式看，证明所提出的ADNN 要想以高精度检测出基波电流，并不需要考虑到太高次数的谐波成分。因此也不需要有功能十分强大的DSP 来将ADNN 应用到APF 中的谐波检测中。2.3采样频率的影响一般，当把采样频率定在某个较高的值时，谐波提取的

10、精度也会大幅提高。但是为了能在采样周期频率的不同，可能获取的精度不同。为了能够获得较8位计数器8位计数器C dc逆变器PWM 比较系列寄存器非线性负载电压相位检测A D 转换器DSP R Li la ，ilbU dci ca ，i cbInt -CPC MSBVCO3.3k L 40-4i A-192-6464192320n（a ）K 240，欠增益B 1误差40-4i A-192-6464192320n （b ）K 480，最优增益B 1误差40-4i A-192-6464192320n（c ）K 1080，过增益B 1误差图3不同K 值下的波形Fig.3Waveforms of diffe

11、rent K values基波TT负载阶跃变化负载阶跃变化基波基波40-4i A-192-6464320448n（b ）只考虑到7次谐波B 1基波40-4i A-256-1280256384n（c ）只考虑到19次谐波B 1基波图4不同谐波次数时的波形Fig.4Waveforms of different harmonic frequencies误差误差19212840-4i A-256-128n（a ）只考虑基波B 1基波误差128负载阶跃变化T 曾令全，等：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第2期=2V DC 10:1CH2=2V DC 10:1CH3=2.44V DC 1

12、0:110ms div ；（10ms div ）；Norm ：100kS s i Lai ca i sa负载变化（a ）感性负载，电路参数：L L 96mH ，L s =4mH高的提取精度，这里考虑了2种采样频率：7.68kHz 和15.36kHz 。图5显示了在这2种频率下的负载电流波形、波形系数、误差及基波分量。图中采样点0表示谐波分析计算的起始点。可以看出，系数A 1和B 1，也就是对应于基波无功分量和有功分量波形的幅值，当采样频率从15.36kHz 减少至7.68kHz 时，它们的执行时间没有改变。而且，在2种采样频率下，对基波的检测精度几乎没有差别。因此可以得出结论，在进行谐波分析时

13、，要想得到满意的结果，7.68kHz 已经是足够高的采样频率。3传统方法和ADNN 算法检测速度的比较3.1傅里叶变换和ADNN 算法检测速度的比较这里给出了傅里叶变换和所提出的ADNN 算法执行时间的比较。图6给出了实验结果。图中，采样点0表示谐波分析计算的开始点。在图6（a ）所示傅里叶变换的情况下，计算系数A 1和B 1需要一个基波周期。而在本文所提出的方法下，只需要半个基波周期，如图6（b ）所示。d q 本节中对提出的基于ADNN 的谐波算法和基于常规d -q 理论的算法做了比较。在基本的d -q 理论中，补偿电流有功分量的参考向量是这样确定的：首先让负载电流向量的有功分量通过低通滤

14、波器，来得到输出的直流分量，然后从瞬时有功分量里减去这个输出量得到参考量。因此，发生了直流成分的检测延迟，而且参考量中包含有误差。图7（a ）给出了阶跃变化条件下d 轴补偿电流的参考量。此时以一个数字低通滤波器为例来检测负载电流中的直流分量。暂态过程中由检测延迟造成的电流降落较为显著。而在本文提出的ADNN 算法中，虽然不可能完全消除检测延迟，但做到了能有效地减少延迟，如图7（b ）所示。可以说本文提出的ADNN 算法具有更短的执行时间，而且在暂态过程中带来更小的电流幅值降落。4谐波补偿性能为了检验所提出的ADNN 谐波检测法的APF 的谐波补偿特性，做了以下2个实验。图8给出了分别对感性负载

15、和容性负载进行阶跃变化操作的实验结果（负载电阻从60变为30）。图中，i La 为负载电流，i ca 为补偿电流，i sa 为电源电流。在容性负载情况下，负载电流THD 为32.3%，而经过补偿后的电源电流THD 仅为3.35%，有显著改进。获得了优良的谐波补偿性能，那是因为ADNN 谐波检测法和快速电流控制法在APF 中都足够精确。图9中以占基波电流百分比（e f ）的形式给出了40-4i A0256512768n（a ）采样频率15.36kHz ，检测最高次数31次B 1基波图5不同采样频率下的波形Fig.5Waveforms of different sample frequencies

16、误差A l40-4i A0128256384n（b ）采样频率7.68kHz ，检测最高次数19次B 1基波误差A l图6傅里叶变换法和ADNN 法的比较Fig.6Comparison between Fourier transform and ADNN40-4i A0128384512n（a ）傅里叶变换B 1基波A l256完成时间T40-4i A0128384512n（b ）ADNN 算法B 1基波A l256完成时间T 2T0.50-1.0i A-192-48240384（a ）常规方法960. 64A 完成时间1. 53T0.50-1.0i A-192-48240384（b ）ADN

17、N 算法960.49A 完成时间1.30Ti *cp图7常规d -q 法和ADNN 算法的比较Fig.7Comparison between d -q algorithm and ADNN-0.5-0.5CH1=2V DC 10:1CH2=200mV 10:1CH3=2.44V DC 10:1ms div ；（10ms div ）；Norm ：100kS s i Lai ca i sa（b ）容性负载，电路参数：C L 3300F ，L s =4mH负载变化图8感性负载和容性负载下的实验结果Fig.8Results of tests with inductiveload and capacit

18、or load负载电流和电源电流的谐波频谱（h 为谐波次数）。在基于对电源电流的THD 值的测量基础上，APF 补偿后的结果表明所提出的检测方法是很有效的。同时还可以观察到，各次谐波电流，不管是在检测范围内（57谐波）的，还是在检测范围之外的，它们的幅值都大幅减小了。最显著的是5次谐波电流的幅值减小了大约95%。检测范围之内的谐波电流幅值减小了88%95%，之外的则为30%86%。5结论本文提出的基于ADNN 谐波检测方法能有效而精确地提取谐波分量，其可行性和有效性也通过实验得到了证实。为了利用ADNN 得到好的谐波分析结果，分析结果表明：积分常数的最优值为480，这个值适用于任何类型的负载；

19、对于谐波系数的计算，至少要计算到7次谐波；采样频率的最低值是7.68kHz ；补偿电流的参考值是通过从原始畸变负载电流中减去基波分量得到的，而不是所有次数谐波的总和。参考文献：1李战鹰，任震，杨泽明. 有源滤波装置及其应用研究综述J 电网技术，2004，28（22）：40-43.LI Zhanying ，REN Zhen ，YANG Zeming. Survey on active power filter devices and their application study J Power System Tech -nology ，2004，28（22）：40-43.2戴朝波，林海雪，雷林

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28、（16）：91-95.ZHOU Xuesong ，ZHOU Yongbing ，MA Youjie A power har -monic detection method based on adaptive filter J . Power System Technology ，2008，32（16）：91-95.（责任编辑：李玲）作者简介：曾令全（1955-），男，重庆人，教授，研究方向为有源电力滤波器、电力电子及电机节能技术（E-mail ：soreizen mail 白志亮（1981-），男，蒙古族，内蒙古通辽人，硕士研生源电的监测。第30卷电力自动化设备h图9负载电流和电源电流的谐波频

29、谱Fig.9Harmonic spectrums of loadcurrent and power current负载电流，电源电流基于双级矩阵变频器的柔性分频输电系统中的变频换流技术易灵芝1，彭寒梅1，王根平2，邓文浪1，赵晓昀1（1. 湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭411105；2. 深圳职业技术学院机电分院，广东深圳518055）摘要：采用双级矩阵变频器作为倍频设备，改进柔性分频输电系统的变频换流站，将水轮发电机发出分频电力，经升压变压器和输电线路，送入双级矩阵变换器进行交-直-交变换，转变为工频电力，并入电网，或者给交流负载供电。通过分析交-直-交双级矩阵变频器的主电路拓扑结构、双空间

30、矢量调制策略和零电流换流方法等变频换流技术，提出柔性分频输电系统新型变频换流站实现方案，充分利用双级矩阵变换器结构紧凑、能量双向传递、输出频率可控、输入功率因数可调的优点。在Matlab Simulink 环境下的模型仿真结果表明，该方案能明显提高输电系统的传输效率，充分抑制谐波分量以及有效降低系统无功功率，并通过修正逆变级调制系数，可保证在分频电力输入不对称时网侧输出平衡。关键词：分频输电系统；双级矩阵变频器；仿真；双空间矢量调制；零电流换流中图分类号：TM 743文献标识码：A 文章编号：10066047（2010）0200370 6电力自动化设备Electric Power Automa

31、tion EquipmentVol30No2Feb. 2010第30卷第2期2010年2月收稿日期：20090602；修回日期：20090923基金项目：教育部工程硕士教改课题项目（2009-ZX-052）；湖南省自然科学基金项目（08JJ6029）0引言柔性分频输电系统利用分频降低系统电抗，可成倍提高系统传输容量，显著改善系统运行特性，为我国远距离、大容量送电提供了一种非常有竞争力的方案1-4。交-直-交双级矩阵变换器是一种新型的矩阵变换器，集交-直-交变换器和矩阵变换器的优点于一身，其拓扑电路与传统交-直-交变换器相似，有中间直流环节，但只有很小的储能元件或者无储能元件。除了具有与传统矩阵

32、变换器相同的优良输入输出性能外，交-直-交双级矩阵变换器有以下优点：控制策略简化；输入侧是电流源的整流器，采用零电流换流策略解决了安全换流问题；输出侧是电压源的逆变器，能够克服传统矩阵变换器的不足5-8。在柔性分频输电系统中，本文采用交-直-交双级矩阵变换器替代倍频变压器，作为分频和工频系统之间的连接装置完成变频和传输能量，将有效抑制对工频电网的谐波污染。1基于双级矩阵变频器的柔性分频输电系统基本结构基于交-直-交双级矩阵变频器的柔性分频输电系统的结构见图1。图中分频电源（由水轮发电机和升压变压器组成）发出分频电力，经由输电线路送至末端，再通过交-直-交双级矩阵变换器组成的变频换流站将分频电力转变为工频电力