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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2010-10-27 14:36    發(fā)布者:techshare
電網(wǎng)的諧波濾波對(duì)于維護(hù)電網(wǎng)的供電質(zhì)量意義重大,特別對(duì)于關(guān)鍵供電設(shè)備受諧波影響很大,更需要高質(zhì)量的電源作保證。而要保證電網(wǎng)中濾波的效率和準(zhǔn)確率,就必須準(zhǔn)確的判斷諧波的次數(shù)和幅值大小。所以關(guān)鍵問(wèn)題在于諧波的檢測(cè)和判斷,特別對(duì)于電網(wǎng)負(fù)荷大幅波動(dòng)的情況下,諧波的快速準(zhǔn)確檢測(cè)更有重大的價(jià)值。

一、電網(wǎng)諧波的傳統(tǒng)檢測(cè)方法

諧波檢測(cè)的傳統(tǒng)方法也有很多,其中重點(diǎn)在于對(duì)電流諧波的檢測(cè)。綜合來(lái)講,主要有以下幾種諧波檢測(cè)方法:

1) 傅立葉分析方法:主要是對(duì)檢測(cè)到的電流電壓信號(hào)進(jìn)行傅立葉分析,分解出高次諧波的頻譜,最后計(jì)算出應(yīng)該加入的濾波裝置參數(shù);

2) 小波分析方法:本質(zhì)上是傅立葉分析方法的一個(gè)擴(kuò)展,只不過(guò)在頻譜的提取上更有特點(diǎn),計(jì)算方式與傅立葉方法類似;

3) 零序電流分析方法:通過(guò)檢測(cè)零序電流和瞬時(shí)無(wú)功功率來(lái)進(jìn)行諧波分析;

4) PI調(diào)節(jié)濾波器法:通過(guò)PI調(diào)節(jié)技術(shù)結(jié)合濾波技術(shù),來(lái)檢測(cè)特定次的諧波含量;

5) 等功率法:通過(guò)檢測(cè)直流側(cè)電容的平均電壓來(lái)判定電網(wǎng)諧波;

6) 其它基于先進(jìn)控制理論的諧波檢測(cè)技術(shù),如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

BP(Back propagation)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),是一種利用誤差反向傳播訓(xùn)練算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。解決了多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元連接權(quán)的學(xué)習(xí)問(wèn)題。

對(duì)于系統(tǒng)的輸入M和輸出L,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可看成是從M維歐氏空間到L維歐氏空間的映射,這種映射的一大特點(diǎn)是高度的非線性,用途非常廣泛,結(jié)構(gòu)如圖2.1所示其中包括:

1) 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù):圖像數(shù)據(jù)的壓縮存儲(chǔ)和圖像特征的抽取;

2) 模式識(shí)別技術(shù):用于信息的識(shí)別比如文字,語(yǔ)言等,特別適用于對(duì)特征的判斷;

3) 函數(shù)逼近:用于復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的建模和控制,特別適合于強(qiáng)耦合和非線性的系統(tǒng)。




圖2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

考慮用BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)檢測(cè)諧波主要也是基于電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波的特點(diǎn)而定的,電網(wǎng)里面的諧波次數(shù)很多,過(guò)去的一個(gè)關(guān)鍵設(shè)備就是一種并行的濾波式檢測(cè)裝置。這種裝置的原理方框圖如圖2.2所示,它的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性都還不錯(cuò),但由于濾波器數(shù)量太多,造成整套裝置十分復(fù)雜,故障率和可靠性比較低,且無(wú)法根據(jù)需要進(jìn)行功能上的修改,適應(yīng)性較差。





圖2.2 并行濾波式諧波檢測(cè)裝置方框圖

比較圖2.1和圖2.2,可以考慮用BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)代替圖2.2中的硬件電路,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法來(lái)加以代替。可以將實(shí)際電網(wǎng)的輸入信號(hào)看成是待測(cè)量信號(hào),進(jìn)行一系列的采樣和自我學(xué)習(xí)。BP網(wǎng)絡(luò)的輸出得出的是所要檢測(cè)的各次諧波電流信號(hào)的幅值,得到的這些電流信號(hào)是有源電力濾波器的補(bǔ)償電流發(fā)生電路所需要的指令電流信號(hào)的重要部分。基于這種思想,可以考慮用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行的諧波電流的檢測(cè),本文中,將做一下仿真研究。

三.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與電網(wǎng)諧波檢測(cè)

3.1 電力系統(tǒng)諧波特點(diǎn)

在電力系統(tǒng)中,判斷諧波的大小有一個(gè)量化指標(biāo),常用總諧波畸變率(THD)來(lái)度量電壓和電流的質(zhì)量。


(3.1)

上式中, Ah表示第h次諧波幅值; A1表示基波I1(t)幅值。

有源電力濾波器在本質(zhì)上就是通過(guò)降低電力系統(tǒng)中的總諧波畸變率,使電能質(zhì)量達(dá)到國(guó)家制定的電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。在電力系統(tǒng)中的諧波可以歸納出以下的這些特點(diǎn):

1) 奇次諧波是電網(wǎng)中諧波的主要成分,而且奇次諧波的幅值也不會(huì)超過(guò)基波幅值的70%,高次諧波的幅值都比較小,所以要重點(diǎn)考慮奇次諧波的濾波;

2) 電力系統(tǒng)畸變電流中所含有的奇次諧波分量很多,但有幾種是嚴(yán)重影響電能質(zhì)量的,包括5次、7次、11次和13次諧波;

3) 實(shí)際操作中,有源電力濾波器的檢測(cè)環(huán)節(jié)先檢測(cè)出這幾種諧波,然后控制補(bǔ)償和濾波電路進(jìn)行動(dòng)作,濾掉這幾種影響較大的諧波,從而顯著降低 中的諧波含量,也就大幅度降低了電力系統(tǒng)的總諧波畸變率。

基于以上分析,本文提出了下面的檢測(cè)方案,如圖3.1所示。即用一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)為128,輸出節(jié)點(diǎn)為3的BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)有源電力濾波器對(duì)諧波電流的檢測(cè);輸出層的期望輸出分別是5次、7次、11次和13次諧波的幅值;輸入層的輸入為畸變波在一個(gè)基波周期的128個(gè)采樣值(當(dāng)基波的頻率為50Hz時(shí),采樣周期取0.02/127s)。





圖3.1 基于BP網(wǎng)絡(luò)的諧波電流檢測(cè)方案

3.2 BP諧波檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

BP網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)關(guān)鍵步驟是關(guān)于隱含層的設(shè)計(jì),包括隱含層的數(shù)量和對(duì)應(yīng)關(guān)系等問(wèn)題。若BP網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)輸出諧波都與同一個(gè)隱層相連接,輸出層和隱層之間的連接權(quán)對(duì)對(duì)諧波濾波值可以給出最佳值,但是整個(gè)系統(tǒng)的記憶負(fù)擔(dān)太重,而降低系統(tǒng)的效能,并有可能相互影響。但是如果使每次諧波分別對(duì)應(yīng)于一個(gè)隱層,即都有自己的隱層,每個(gè)隱層只負(fù)責(zé)記憶自己所對(duì)應(yīng)的那個(gè)諧波的隱含映射關(guān)系,將會(huì)更好地克服由于一個(gè)隱層帶有的諧波之間相互影響的問(wèn)題。

在本文中我們對(duì)圖3.1所示的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用的是一種啟發(fā)式學(xué)習(xí)算法即動(dòng)量BP算法(MOBP),該算法采用動(dòng)量法調(diào)整策略,可顯著降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)于誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性,有效的抑制網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小,在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中MOBP采用式(3.1)和式(3.2)修正權(quán)值和閾值。





在式(3.1)和(3.2)中: 是學(xué)習(xí)速率,γ是動(dòng)量系數(shù)。m是指網(wǎng)絡(luò)的第m層, 是近似均方誤差對(duì)m層輸入的敏感性,b是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,w是網(wǎng)絡(luò)閾值,Y是網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出,T是矩陣轉(zhuǎn)置。

四.仿真研究

用上述構(gòu)成的組合控制進(jìn)行仿真,將電流檢測(cè)應(yīng)用到有源電力濾波器中觀察波形,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層采用非線性激活函數(shù)logsig和線性激活函數(shù)pureline進(jìn)行檢測(cè)結(jié)果對(duì)比,根據(jù)仿真值計(jì)算所得的THD平均值如表1所示:

表1 測(cè)試樣本補(bǔ)償前后的平均THD值



采用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)仿真濾波器電路的電流波形,其中電源電流波形和濾波器注入電流波形分別如圖4.1至圖4.5所示。



圖4.1 電源電流波形



圖4.2 濾波器注入電流波形


圖4.3 沒(méi)有濾波裝置時(shí)的系統(tǒng)電流

圖4.4 投入混合型有源濾波器后的系統(tǒng)電流



圖4.5 不同情況下系統(tǒng)電流頻譜比較

表1和圖4.1、圖4.2表明總諧波畸變率經(jīng)諧波補(bǔ)償后得到了明顯的下降,說(shuō)明該諧波電流檢測(cè)方法能較好的進(jìn)行諧波電流檢測(cè)并比較好的進(jìn)行補(bǔ)償。

結(jié)束語(yǔ)

本文從瞬時(shí)無(wú)功功率入手,通過(guò)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)模型、檢測(cè)方法等方面的改進(jìn)進(jìn)行組合控制, 在負(fù)載突變時(shí)引進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高準(zhǔn)確實(shí)時(shí)性,得到了準(zhǔn)確實(shí)時(shí)性好的諧波檢測(cè)方法,結(jié)合有源濾波器將檢測(cè)方法應(yīng)用到檢測(cè)環(huán)節(jié)通過(guò)仿真結(jié)果可以看出該方法為分析和設(shè)計(jì)諧波動(dòng)態(tài)檢測(cè)提供了有效的手段和工具。
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