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一种基于人工神经元实时谐波电流数字检测方法

更新时间:2020-02-11 发布:m.1024sj.com

摘要:本文基于人工神经网络理论,提出了人工神经元自顺应谐波和无功电流、谐波电流数字检测新方式,实验成效证实了所提出的方式的准确性及实时性。
关头词:谐波无功电流数字检测方式实时实现  谐波对电网和用电装备的有很年夜的风险[1、2],由谐波污染引发的问题很严重,必需进行合理地治理。装设抵偿装配,进行谐波和无功功率的抵偿,采用滤波器对畸变电流进行滤波和抵偿是解决电网谐波和无功干扰的重要手段,也是消除谐波电流对电网影响的最终措施。有源电力滤波器原理图如图1.1所示,有源滤波器向电网注进与负载谐波电流幅值相等的反相谐波电流ic以抵消原有谐波电流,使电源电流is近似为正弦波。谐波检测电路检测的成效是控制电路的输进,从而决议控制电路的输出,而控制电路的输出又决议了有源电力滤波器的输出抵偿电流ic,所以有源电力滤波器抵偿电流年夜小、标的目的、相位及精度很年夜水平取决于谐波的检测电路。若是检测电路具有实时性好、精度高、误差小等优点,有源电力滤波器的抵偿就会较好。否则,有源电力滤波器抵偿电流ic要末年夜于谐波电流,泛起过抵偿,从而成为又一谐波源;要末ic小于谐波电流,泛起欠抵偿。谐波检测对有源电力滤波器抵偿起很年夜的决议性作用,若是要求有源电力滤波器的抵偿效果好,必需使谐波检测电路检测电路具有实时性好、精度高、误差小等优点,实时性和接连性均有赖于无功电流的检测的实时性和精度,所以有需要深进研究谐波丈量电路。    传统的检测方式有Fryze时域分化、槽形滤波器、基于频域的FFT变换法、用于不服衡三相系统的同步检测法,这些方式主要的错误谬误是1)时延较年夜;2)难以实现,如槽形滤波器法;3)当电压畸变时将带来较年夜的误差。近来提出的P-Q法[3]的错误谬误是在电源畸变年夜时,含有畸变的电压,使计较的iaf、ibf、icf也含有谐波,而由各次谐波电流成份组成,因而该法在谐波较年夜的情况下误差较年夜。  1基于自顺应干扰对消原理的谐波检测方式  自顺应干扰对消理论技术是近年来获得普遍使用的旌旗灯号处置技术[4、5、6]。由于它能够经由过程不竭的自我学习和自我调整使系统处于最好状态,所以在分歧的领域获得运用。  自顺应干扰对消原理是:系统有两个输进端——原始输进和参考输进端(原理图参见图2)。系统的原始输进是旌旗灯号S和加性噪声N0,S和N0不相关。系统的参考输进端是噪声N1与N0相关但与S不相关。N1经过自顺应滤波器处置后与原始输进旌旗灯号相减,系统经过自顺应算法的调整,使系统平均输出功率最小,也就是使N1迫近N0,然后减往原始输进中的N0成份,以到达抵消干扰的目的。可以证实:此时系统的输出ε是旌旗灯号S在最小均方准则下的最好估量[7]。  谐波检测的目的为了实时地提取畸变电流中的谐波和无功电流。若是把基波电压作为参考输进,而非线性负荷电流作为原始输进。与上述情况相似,经由过程自顺应滤波器出来后的参考输进,最终被迫在幅度和相位上迫近电压原始输进中的基波旌旗灯号,然后从负载电流中减往这基波份量,成效为系统的输出—所有谐波份量和无功之和,就到达检测谐波和无功的目的了。同理,将基波及与基波的正交函数作为输进,就到达检测谐波电流的目的了。    2基于人工神经元自顺应的谐波检测方式  2.1无时延的人工神经元谐波和无功检测方式  单小我工神经元有一定的处置、计较及映照能力,具有自顺应和自学习能力,所以上述的自顺应滤波器实现的检测系统,也能够用神经元取代,若是性能较好、学习算法简单,由于神经元结构简单,就能到达快速检测谐波的目的。  无时延的谐波检测方式可以检测广义无功电流ib(也就是谐波电流ih及无功电流i1q之和)。无时延自顺应神经元谐波及无功电流检测方式的框图见图3。  2.2正交函数输进的神经元自顺应谐波检测方式  这类方式现实上是有时延的神经元谐波检测方式的特例,也就是将时延设定为-T/4,将m设定为1,而形成两个正交的函数作为参考输进,在实现时把这类方式的时延设定为-T/4,它的实现可以取保留在内存的现在时刻之前四分之一周期的电压采样作为余弦函数。若是在电压频率较恒定的情况下(一般电压畸变很小),可以先计较出采样数目差,然后用现时刻的采样电压和保留在内存的现在时刻之前计较出的采样电压作为参考输进,那末,参考输进向量为:  X(k)=[u(k),u(k T/4)](1)  在电压频率变化不年夜,在这里只要凭据采样的频率和基波平移900相角所需要时间来计较现时刻之前的时刻:  T/4¸T′=1/(50´4)¸(1/2000)=10(2)  式中T为频率固定的电压的周期,T′为采样周期。图4为正交函数输进的电压频率固定的神经元自顺应谐波检测方式的框图。  2.3基于人工神经元自顺应的谐波检测方式的实现  在这里,神经元为离散型输进,这里权值w为模拟量,在区间[-1,1]之间取随机值,采样周期取2000HZ,初始阀值为零,学习率先选h=0.11,以后再凭据实验成效进行调整,惯性系数为a=0.1。  其中数组x(120),y(120)划分为电压、电流采样后保留在PC机内存的数值。  3实验成效  本实验将Pentium的CPU、主频率为100MHz、内存为8MB的PC兼容机,作为数据计较的硬件,将PCL-818L多功能卡作为集数据采样、A/D转换、数据传输硬件。由于单元方波具有代表性,本文使用单元方波非线性负载电流做实验。  3.1无时延的人工神经元谐波和无功检测方式实验成效  3.1.1单元方波非线性负载电流的实验成效  经由过程年夜量地实验研究,发现对于分歧的h值,计较的成效与实验成效的误差分歧,当h=0.04,a=0.01时,ir趋近i1p,id迫近ic,误差也很小,详见图5。图5是初始权值为在-1到1的随机值,初始阀值为零。哄骗电源电压作为参考输进,采样频率为2000Hz(下面实验都为2000Hz)对幅值为1的方波非线性负载电流计较它的谐波及无功电流的实验成效。为了领会及验证实验的成效,在图中同时画了ic(检测值)和i1p(由理论计较获得的)的波形,图5.b为从图5.a中分    离出来的有功电流,谐波及无功电流的波形示于图5.c中,图5.d为检测出的谐波及无功电流与理论值之间的误差。由图5可以较着地看出在第一个周期内不管是有功电流仍是谐波及无功电流都与理论值有一定的差异,年夜约在第二个周期它们的差异就不太年夜了,计较有功电流ir迫近其理论值i1p、而计较谐波及无功电流id趋近于理论广义无功电流ic,它们的误差在第二周期以后仅仅在0.1A以下,约占总电流的5%左右,从上述两种成效可以看出,神经元的学习率h合理选择对神经元的学习收敛具有较年夜的影响,合理的学习率h选择可以加速收敛。  3.1.2频率变化的方波非线性负载电流的实验成效  详见图6。该成效是在h=0.04,a=0.01条件下,重新启动系统,在第三个周期改变负载电流的频率,从50Hz变为55Hz。从图6.b、6.c及6.d中可以清晰地看出:频率对无延迟神经元谐波检测系统来说影响不年夜,也就是说,该方式对频率的变化有较强的顺应性,能够几近完全追随频率的变化,有功电流、谐波及无功电流都能随着频率的变化而变化,误差率没有由于频率改变而变化。      图5h=0.04时无时延谐波检测实验成效      图6频率变化时无时延谐波检测成效  3.2正交函数输进的神经元自顺应谐波检测方式  3.2.2负载电流变化的方波检测成效  成效详见图7。从图7.b和图7.c中可以看出,当负载电流从1A突变到0.5A时,年夜约经过一个周期的顺应,计较基波电流ir和谐波电流id迫近它们的理论值i1、ih,说明这类方式对负载电流变化的追随性也比力好。从误差曲线图7.d看,在负载电流变化的第二周期,误差就小于0.1A了。  3.2.3频率变化的方波非线性负载电流检测成效  从图8中可以清晰地看出,正交函数作为参考输进的神经元自顺应谐波检测系统对频率变化不“敏感”,在频率变化时,不会发生突变,能够迅速追随频率变化,在图8.b、8.c入彀算基波电流ir和谐波电流id与慎密地随着它们的理论电流i1、ic变化而变化。是以,系统始终具有对被检测的负载电流频率自动追随能力。      图7方波非线性负载变化时检测成效      图8频率变化方波负载电流检测成效  4结论  综上所述,实验成效证实了所提出的无时延的神经元自顺应谐波和无功电流检测方式和正交输进神经元自顺应谐波电流检测方式的准确性,所提出的方式对负载电流的频率变化及幅值变化具有自顺应性,证实了所提出的方式具有优秀的实时性。从而本文所提出的方式确实可行。  参考文献:  [1]JosephS.Subjaketal.,Harmonics-causes,effects,measurements,andanalysis;AnUpdate,IEEETrans.onInd.April,VOL.26,NO.6,1034-1042,Nov./Dec.1990  [2]D.V.Bose,Harmonicsanalysisandsuppressionforelectricalsystemsupplyingstaticconverterandothernonlinearloads,IEEETrans.onInd.April,vol.15,NO.5,1979  [3]汤红诚张晓清冯璞乔,谐波及无功电流实时检测方式的现状和展看,后勤工程学院学报,VOL.14,NO.3,48-53,1998  [4]罗世国,有源电力滤波器的研究,博士学位论文,重庆年夜学,1~2,1993  [5]JohnR.Glover,AdaptiveNoiseCancelingAppliedtoSinusoidalInterference,IEEETrans.onAccost,Speech,andSignalProcessing,  Vol.ASSP-25,484-491,Dec.1977  [6]C.F.N.CowanandP.M.Grant,AdaptiveFilters,Prentice-Hall,Inc.,1985  [7]汤红诚,谐波电流数字检测方式的研究及实现,硕士学位论文,后勤工程学院,18-20,1999  Real-timeapproachofharmoniccurrentdigitaldetectingmethodbasedontheANN  TangHongcheng,WuJianlin,LiZhuxin,ZhangXiaoqing,FengPuqiao  LogisticengineeringuniversityChongqing400016  Abstract:BasedonthetheoryoftheANN,anadaptiveharmonicandreactivecurrentdigitaldetectingapproachisproposed,soisanadaptiveharmoniccurrentdigitaldetectingapproach.Theexperimentresultsverifytheeffectivenessoftheproposedmethodsandtheircharacteristicsofrealtime.  Keywords:Harmonic,Reactioncurrent,Digitaldetectingmethod,Real-timeapproach.  作者简介:  汤红诚,32岁,博士研究生,工程师,主要研究标的目的:电力电子、自动控制。  伍建林,博士研究生。  李著信,后勤工程学院博士研究生导师,教授。  张晓清,后勤工程学院硕士研究生导师,高工。  冯璞乔,后勤工程学院硕士研究生导师,教授。  联系人:汤红诚,重庆长江二路174号后勤工程学院研究生队,400016,电话:023-68570774
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