企業(yè)配電網(wǎng)電能質(zhì)量檢測及控制方法研究.pdf

1、電力工業(yè)是關(guān)系國計民生的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，人們對電力的需求快速增長，同時對配電網(wǎng)電能質(zhì)量提出了更高的要求。
　　 本文重點針對企業(yè)配電網(wǎng)的諧波及無功電流的實時檢測方法、動態(tài)補償控制方法和綜合補償技術(shù)進行了深入研究。本文所做研究的特色和創(chuàng)新之處以及獲得的有益結(jié)論主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　 1.首先介紹了自適應噪聲消除原理及傳統(tǒng)LMS(Least Mean Square)算法，在歸一化

2、LMS算法基礎(chǔ)上提出了改進LMS算法，該算法具有較快的收斂速度和良好的平穩(wěn)性。將改進LMS算法用于調(diào)整自適應濾波器的權(quán)值，提出了兩種基于定步長的自適應諧波與無功檢測算法。對兩種算法進行觀測比較，并且在配電網(wǎng)單相系統(tǒng)仿真及三相濾波器系統(tǒng)的諧波補償控制仿真中對兩算法進行檢驗。仿真結(jié)果顯示應用檢測算法二的濾波器系統(tǒng)擁有較好的動態(tài)響應性能，但在穩(wěn)態(tài)精度方面仍有待改進。以檢測算法二為基礎(chǔ)，提出一種模糊自適應諧波與無功電流檢測方法，通過建立起對應的

3、模糊規(guī)則并利用模糊推理來實時調(diào)整算法的步長，能夠協(xié)調(diào)好系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能與收斂速度之間的矛盾，并能在一定程度上改善濾波器的補償精度。最后對模糊自適應諧波與無功電流檢測方法進行仿真研究，仿真結(jié)果顯示了所提方法的正確性和有效性。
　　 2.以IHAPF(Hybrid Active Power Filter With Injection Circuit)為研究對象，提出了基于π補償smith預估器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network

4、，NN)的諧波電流信號跟蹤控制方法，能夠降低系統(tǒng)控制延時對濾波器性能的影響。使用π補償smith預估器可以將系統(tǒng)延時從控制閉環(huán)內(nèi)部轉(zhuǎn)移到外部，提高系統(tǒng)的響應速度和穩(wěn)定性。基于PSO-BP(Particle Swarm Optimization and BP Neural Network)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用來在線尋求PI控制器的最優(yōu)參數(shù)，PSO-BP算法不僅可以克服傳統(tǒng)BP算法的收斂速度慢和易陷入局部極值的局限，而且較好的提高了BP神經(jīng)網(wǎng)

5、絡(luò)學習能力。對于π補償smith預估器模型的辨識，則是利用時間乘以誤差絕對值積分(Integral Time Absolute Error，ITAE)準則建立起預估器參數(shù)與PI控制器參數(shù)間的數(shù)學關(guān)系式，應用該等式關(guān)系便可得到預估器模型的具體參數(shù)值，完成對預估器模型的辨識。最后，對所提控制方法進行仿真和實驗研究，仿真結(jié)果顯示所提方法的可行性和有效性，實驗結(jié)果進一步驗證了方法的正確性。
　　 3.針對TCR-MSC型靜止無功補償器(

6、Static Var Compensator，SVC)的無功動態(tài)補償控制方法進行了深入研究，提出了將SVC電壓穩(wěn)定控制和SVC負荷不平衡補償相結(jié)合的復合控制方法，該方法易于實現(xiàn)、計算量小。首先介紹了SVC系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)，并設(shè)計了SVC的整體控制器，然后分別對電壓的穩(wěn)定控制方法和SVC負荷不平衡補償方法進行了介紹。在電壓穩(wěn)定控制的實現(xiàn)過程中采用了一種改進的Z-N(Ziegler-Nichols)方法對控制器參數(shù)進行了優(yōu)化，獲得了優(yōu)越的SV

7、C系統(tǒng)控制性能。對三相負荷不平衡的補償控制采用了基于虛擬對稱三相系統(tǒng)的同步參考旋轉(zhuǎn)坐標變換的補償電納計算方法，應用該方法計算量小，使用該方法的SVC不需要利用鎖相環(huán)來獲取同步旋轉(zhuǎn)角，能夠快速準確地補償負荷的無功功率。最后對所提控制方法進行了仿真研究，仿真結(jié)果驗證了方法的可行性與有效性。
　　 4.針對IHPQC(Injection Hybrid Power Quality Compensator)系統(tǒng)的控制技術(shù)進行了深入研究，提

8、出了將SVC模式控制與IHAPF電流控制相復合的控制方法。在第四章所提電壓穩(wěn)定和負荷不平衡補償控制方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合提出的電網(wǎng)功率因數(shù)校正控制方法，即構(gòu)成了本文的SVC模式控制方法，通過該方法可以實現(xiàn)企業(yè)配電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定、負荷電流負序分量的補償和電網(wǎng)功率因數(shù)的校正。IHAPF電流控制主要包含配電網(wǎng)諧波與無功電流的檢測及跟蹤補償控制環(huán)節(jié)，在諧波與無功的檢測中使用了特定次數(shù)諧波檢測并進行相位補償?shù)姆椒?，可以實現(xiàn)電網(wǎng)諧波分量的準確檢測，并能夠

9、減小控制延時在檢測環(huán)節(jié)對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，該方法不僅可用于三相對稱系統(tǒng)，同樣適用于三相不對稱系統(tǒng)。采用電流的反饋-前饋跟蹤控制方法實現(xiàn)對電網(wǎng)諧波電流的動態(tài)補償，其中電流的反饋控制環(huán)節(jié)應用了提出的迭代學習控制算法，該算法克服了傳統(tǒng)迭代學習算法在IHPQC應用中的不足，改善了配電網(wǎng)諧波電流的跟蹤補償效果。采用單純形加速算法對電流反饋控制器的參數(shù)進行在線優(yōu)化，能夠獲得控制器的最優(yōu)參數(shù)，提高系統(tǒng)的控制性能。PSIM仿真和實驗結(jié)果驗證了所提方法的可