基于ELM的配電網靜止無功發(fā)生器研究.pdf

1、作為柔性交流輸電裝置中重要的一員，靜止無功發(fā)生器被越來越廣泛的應用在工程實際中。靜止無功發(fā)生器能有效的提高電能質量增強電力系統(tǒng)可靠性，主要由于其響應速度快、動態(tài)調節(jié)能力強的特點，特別表現(xiàn)在提高暫態(tài)穩(wěn)定性、電壓閃變、有效穩(wěn)定系統(tǒng)電壓的方面有著優(yōu)良的性能。
　　 首先，介紹了靜止無功發(fā)生器原理與拓撲結構并建立了數(shù)學模型，本文以三橋臂電壓型靜止無功發(fā)生器作為研究對象。其次，闡述了傳統(tǒng)p-q、ip-iq無功檢測方法，由于濾波器的引入使p

2、-q、ip-iq法存在嚴重延時問題，因此論文采用基于鎖相環(huán)與ELM（極限學習機）相結合的無功檢測方法。由于檢測過程無需濾波器，提高了檢測的動態(tài)響應能力而且在電壓畸變時仍然能快速準確的分離基波和諧波量。在電壓有畸變和閃變的情況下，通過MATLAB仿真驗證了該方法的有效性。此外，對基于ELM（極限學習機）的神經網絡控制方法進行了深入研究。該方法有三個優(yōu)點:第一，很好的解決了BP神經網絡響應時間慢的缺點，基于ELM的控制方法滿足了靜止無功發(fā)生

3、器對于快速性要求;第二，由于ELM采用單層神經網絡、網絡輸入層參數(shù)可以隨機設定、輸出層權值可以解析獲得、迭代快速等結構特點，因此大大縮短了訓練時間;第三，通過學習，神經網絡繼承了傳統(tǒng)電流直接控制法高精度的特點。在系統(tǒng)電源電壓的發(fā)生閃變以及負載的投切的情況下，通過MATAB仿真可知該方法有著良好控制精度和響應速度。
　　 最后，針對抑制電壓閃變和電壓波動進行了MATLAB仿真。結果驗證了基于鎖相環(huán)與ELM（極限學習機）相結合的無功