基于神经网络谐波检测的有源电力滤波器的研究

【摘要】随着工业化和信息化进程的快速发展和电力电子技术的广泛应用,谐波对电网造成的污染越来越严重,它造成的影响主要包括以下两个方面：首先,电网电能的质量被降低,从而对用户的财产以及安全造成一定的威胁；其次,电网中谐波产生的磁场可能会对周围的用电设备产生不可估量的影响。因此必须采取一定的措施对谐波进行抑制。而在众多抑制谐波的方法中,在含有谐波的电网中加入有源电力滤波器是相对比较简单,而且补偿效果好的一种方法。本文对其谐波检测方法进行创新研究,使谐波的检测和补偿效果得到进一步的提高。本文首先介绍了有源电力滤波器的工作原理以及拓扑结构,对一些传统的谐波检测方法做了进一步的分析,总结它们的优缺点。在此基础上,本文搭建的有源电力滤波器系统谐波检测是用神经网络检测的方法,也就是将非线性负载电流和其在每一周期对应的相角作为BP神经网络的输入,基波电流作为输出,再与非线性负载电流相减来得到谐波电流；补偿电流部分采用滞环控制的方法,该方法结构简单,实时性好。最终在Matlab/Simulink环境下仿真,仿真结果表明,该方法具有良好的补偿性能,效果优于传统的基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法,从而使有源电力滤波器的整体性能被提高。
【作者】崔学海；
【导师】王云亮；
【作者基本信息】天津理工大学，控制理论与控制工程，2013，硕士
【关键词】有源电力滤波器；谐波检测；BP神经网络；滞环控制；Matlab/Simulink；

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