人工神經網絡理論在有源電力濾波器中的應用研究.pdf

1、電能是當今社會必不可少的重要能源。電能質量的好壞直接影響著人類社會的發(fā)展進程與人民生活的舒適程度。然而，當今社會所面臨的電能質量問題卻不容樂觀。隨著各類非線性和時變性電力電子裝置的廣泛應用，導致電網中的諧波污染問題愈加嚴重，對電力系統的安全、穩(wěn)定、經濟運行構成了極大的威脅。同時，大量的現代新型儀器與裝置的日益普及，對電能質量也提出了更高的要求。因此，諧波治理刻不容緩，有源電力濾波器應運而生。
　　有源電力濾波器主要是通過產生一個與

2、電網諧波電流大小相等、方向相反的補償電流的方式來實現諧波補償的目的。在有源電力濾波器的研究進程中，存在著三個關鍵的環(huán)節(jié)：諧波電流檢測、直流側電壓控制和指令電流跟蹤?；诖?，本文將人工神經網絡這種先進的控制方法全面引入上述三個環(huán)節(jié)，設計了自適應線性神經網絡、神經網絡遞推積分 PI控制器以及神經網絡滯環(huán)控制器三個網絡結構，分別對傳統的諧波電流檢測、直流側電壓控制以及指令電流跟蹤方法做了優(yōu)化。
　　在自適應算法方面，本文首先探討了傳統

3、LMS算法的實現過程，為了克服該算法的不足，本文采用了一種改進型 LMS算法。在諧波檢測的過程中，該算法可以通過兩個不同的步長參數之間的相互切換使諧波檢測快速而精確。
　　針對直流側電壓的控制，本文采用了一種將 PI控制與遞推積分算法以及神經網絡相結合的控制方法，該方法改善了傳統PI控制比例積分參數固定以及無法適應復雜多變的電網環(huán)境的缺陷，并通過對PI參數的不斷修正，實現了響應速度快和超調量小的控制目的。
　　在諧波電流跟蹤