混合有源电力滤波器的新型电流迭代学习控制

混合有源电力滤波器可以动态抑制电网谐波电流和补偿容性无功功率,改善电网电能质量。针对传统PI型迭代学习控制算法在并联有源电力滤波器应用中的不足,算法收敛性严重依赖于学习控制的初始输入,迭代学习控制器的参数是定常值,会影响有源滤波系统的控制性能。本文提出一种新型PI迭代学习控制算法,将其应用于混合有源电力滤波器系统的电流反馈控制中,得到了应用迭代算法的收敛性条件,并采用一种改进的Ziegler-Nichols方法对控制器参数进行了优化,以提高系统的控制精度。为了提高系统的动态响应性能,提出一种谐波电流误差的反馈-前馈控制策略,其中电流误差信号的D型前馈控制环节用于实现滤波器系统的电流快速补偿,同时利用一个三层BP神经网络对前馈控制增益进行优化。仿真和实验结果证明了该迭代算法及控制策略的可行性与有效性。     

注入式混合型有源滤波器的电流跟踪控制

以注入式混合型有源滤波器为例,通过对其建立数学模型,提出了一种递推PI控制作为该混合型有源滤波器的电流跟踪控制算法。为有效解决递推PI控制在稳态性能、动态性能方面存在的矛盾,采用了模糊自调整机构。模糊自调整机构根据实际发出的补偿谐波电流与期望发出的补偿谐波电流之间的误差的大小以及变化趋势等特征,通过模糊推理作出相应决策,在线调整递推PI控制算法的比例系数、积分系数,从而使得系统同时具有较好的稳态、动态性能和自适应能力。相关的稳态、动态实验结果均证明了该电流跟踪控制算法的可行性和有效性。     

神经网络自适应PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题,设计一种神经网络自适应PI控制器.该控制器将神经网络技术和PI控制器设计方法相结合,控制器采用PI控制器结构,具有结构简单、计算时间短、易于实现等优点.同时利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,并根据误差大小对控制器参数进行在线实时自适应整定,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求,仿真实验表明,神经网络自适应PI控制器较一般的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度,而且经过神经网络自适应PI控制器作用后,其电网电流的谐波畸变率和电流跟踪误差均降低到PI控制器的55%左右.     

神经网络自适应PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器的电流跟踪控制问题,设计一种神经网络自适应PI控制器。该控制器将神经网络技术和PI控制器设计方法相结合,控制器采用PI控制器结构,具有结构简单、计算时间短、易于实现等优点。同时利用神经网络技术,使其输出作为最优控制规律下的PI控制器的参数值,并根据误差大小对控制器参数进行在线实时自适应整定,从而满足大工况、全工作条件和最优性的要求。仿真实验表明,神经网络自适应PI控制器较一般的PI控制器有更快的响应速度和更高的补偿精度,而且经过神经网络自适应PI控制器作用后,其电网电流的谐波畸变率和电流跟踪误差均降低到PI控制器的55%左右。     

基于神经网络PI重复控制器的三相并联有源电力滤波器

针对传统的PI控制的局限性,提出一种新的控制策略,利用基于神经网络的PI控制器与重复控制器并联构成的控制方法,大大提高了响应速度和补偿精度。该控制器利用BP神经网络技术,根据误差大小对PI控制器参数进行在线实时自适应整定,从而满足最优性的要求。利用重复控制的零稳态误差能力保证了装置的稳态精度。最后通过与传统PI控制器的仿真对比说明所提方法的可行性。     

基于FPGA的粒子群优化PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器 APF (Active Power Filter) 中,电流补偿PI控制器参数难以整定的问题,提出了一种基于FPGA实现的粒子群优化PI控制器设计方案.利用粒子群优化算法对非线形系统的适应性强和易于工程实现等特点,同时以FPGA为硬件核心处理器,对电流补偿PI控制器的比例、积分参数进行优化.仿真和样机实验结果表明,优化后的PI控制器在动态性能以及控制精度等方面有明显提高,基于该 PI 控制器的有源电力滤波器能迅速有效产生补偿电流,抑制电网谐波,证明了该设计的可行性.     

有源电力滤波器的双环模糊自适应PI控制

有源电力滤波器(APF)的直流侧电压稳定、补偿电流准确跟踪对APF的补偿效果起着至关重要的作用。针对非理想情况下APF精确数学模型难以获得,传统比例积分(PI)控制器参数难以整定,导致系统动、静态性能差,电网谐波电流补偿效果不理想的问题,给出一种电压电流双环模糊自适应PI控制策略,实现APF直流侧电压PI控制器和补偿电流PI控制器参数的自适应调节,弥补了APF在实际应用中采用传统PI控制器参数整定困难,自适应能力不足的缺陷。仿真和实验结果表明:该控制策略下系统具有的良好的动、静态性能,以及较好的谐波电流补偿效果。     

基于FPGA的粒子群优化PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器 APF (Active Power Filter) 中，电流补偿PI控制器参数难以整定的问题，提出了一种基于FPGA实现的粒子群优化PI控制器设计方案。利用粒子群优化算法对非线形系统的适应性强和易于工程实现等特点，同时以FPGA为硬件核心处理器，对电流补偿PI控制器的比例、积分参数进行优化。仿真和样机实验结果表明，优化后的PI控制器在动态性能以及控制精度等方面有明显提高，基于该 PI 控制器的有源电力滤波器能迅速有效产生补偿电流，抑制电网谐波，证明了该设计的可行性。     

重复—模糊PI复合控制策略在APF中的应用

有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)要求补偿电流能够无误差地跟踪给定的谐波电流信号,否则会影响APF的补偿效果。传统单一控制方法在控制准确度和响应速度上不能兼顾,应用复合控制策略,将不同控制方法的优缺点进行互补组合,可得到更优的控制策略。重复控制能产生与谐波电流相同的输出,因而可以取得对各次谐波零稳态误差跟踪补偿,但是其动态性能不佳。通过与模糊PI控制相结合,形成复合控制策略,可以利用模糊PI控制器保证系统的动态性能,依靠重复控制器提高输出电流波形的跟踪准确度,显著改善滤波效果。经过仿真证明采用的重复-模糊PI复合控制策略可以同时取得较好的补偿准确度与动态响应速度,比较适合于APF中补偿电流的控制。     

新型混合有源电力滤波器的特性分析和控制方法

本文针对某变电站35kV高压侧存在谐波超标、无功不足的情况,研究了一种适用于高电压等级的大功率双谐振注入式混合有源电力滤波器。在分析了其拓扑结构的基础上,讨论了该滤波器的滤波性能特性、双谐振注入支路的无功补偿特性和其分压分流特性。为了增强整个系统的稳定性,提出了谐波电流双闭环控制策略,内环以逆变器输出电流为控制目标采用传统PI控制器;外环以电网谐波电流为控制目标,针对外环控制目标为非直流量的特性,提出了基于改进PSO-BP神经网络的递推积分PI控制方法,使用改进的PSO-BP神经网络来调整控制器的比例、积分系数,具有很好的稳态和动态性能。实例分析验证了本文研究内容的有效性和正确性。     

基于模糊控制自整定参数有源电力滤波器的研究

针对并联型有源电力滤波器(APF)启动和负载变化瞬间直流侧电压波动大、电网电流冲击和响应时间慢等缺点,设计了模糊控制系统,并对传统PI控制APF进行了改进。以三相三线制并联型APF为研究对象,分别对传统PI控制和模糊控制进行比较分析,结果证明了模糊控制能够解决上述缺点,提高了整个系统的鲁棒性和动态响应特性。仿真结果为APF控制提供了参考和依据。     

基于模糊自适应PI控制的有源电力滤波器仿真

有源电力滤波器(APF)的控制方法是影响有源电力滤波器补偿性能的关键因素,同时也影响其应用的范围。本文提出了一种更为先进、更能能体现有源电力滤波器非线性控制特点的控制策略—模糊自适应PI控制,并利用Matlab软件对该控制策略的可行性进行了仿真。     

智能控制方法应用于APF的综述与展望

随着计算机技术和芯片技术的发展，智能控制方法将逐步进入实用化阶段。将智能控制方法用于控制有源电力滤波器(active power filter，APF)可大大提高APF的各项性能。文章对模糊控制、人工神经网络、遗传算法等智能控制方法及其与其它方法结合构成的复合控制方法在APF中的应用现状进行了综述，比较和总结了上述控制方法的优缺点及存在的问题，并对智能控制方法应用于APF的发展方向进行了展望，指出将智能控制方法和非线性控制方法相结合，实现对APF的控制会是一个较有前途的发展方向。     

基于PCHD模型的APF自适应模糊无源控制研究

为改进有源电力滤波器APF的电网电流补偿效果,基于APF的端口受控哈密顿(PCHD)数学模型,采用互联和阻尼配置无源控制(IDA-PBC)方法,设计了通过模糊控制实现注入阻尼在线调整的无源混合控制器。同时,为提高APF的直流侧电压控制能力,采用自适应模糊PI控制器,实现比例系数与积分系数的在线调整。利用所提出的控制器,可有效补偿电网电流,抑制负载电流谐波,使电网电流为近似正弦波;同时,获得更好的直流电压动静态性能。在Matlab/Simulink仿真平台上搭建APF自适应模糊无源混合控制器的仿真模型,对APF的谐波补偿性能进行了仿真实验研究。仿真结果表明所提出的自适应模糊无源混合控制策略是可行的。     

基于PEBB的并联有源电力滤波器在立辊轧机中应用

有源电力滤波器是一种用于动态抑制谐波、补偿无功功率的新型电力电子装置。基于电子组块PEBB(PowerElectronicBuildingBlock)的有源电力滤波器的控制系统主要由谐波检测电路和补偿电流发生电路组成,其基本原理是由谐波检测电路检测出被补偿对象的谐波电流,然后经过补偿电流发生电路采用滞环比较方法控制补偿电流的变化,最后得到期望的电源电流。该装置采用比例积分(PI)控制器使直流侧电容电压维持在要求的水平。该装置通过现场的智能仪表和系统管理软件可以对电能质量进行监视与校正,在立辊轧机上的实验运行取得了良好的效果。     

基于智能遗传算法的永磁同步电动机电流控制器设计

根据永磁同步电动机参数随输入电流变化而发生微小变化的特点,研究了基于模糊理论的比例-积分控制应用于永磁同步电动机电流控制的可行性,并应用智能遗传算法对模糊控制规则以及比例-积分控制器中的比例系数和积分时间常数等参数进行了优化,设计了一种基于智能性遗传算法(IGA)优化的模糊电流比例-积分控制器。仿真试验结果表明:基于智能遗传算法优化的模糊PI控制器能够快速跟踪电流的变化。     

基于模糊逻辑的参数自整定PI控制在有源滤波器中的应用

有源滤波器（APF）中误差信号的特性和PI控制时变性差限制了常规PI控制在APF中的应用．模糊逻辑控制具有理想的动态特性．对过程参数的变化不敏感的优点。对常规PI控制进行了改进．将误差信号各个频率下的正弦分量表示成相量形式．把传统PI控制中对每个采样点积分变为对相量进行叠加．构成了基于相量叠加的PI控制策略。并在此基础上将模糊逻辑控制与改进的PI控制相结合．用模糊控制策略控制比例、积分参数,实现了PI控制参数的自整定。设计了一种基于相量叠加的Fuzzy—PI控制器并将其应用于APF中．仿真实验验证了该方法的可行性。     

基于改进PI+PR控制的有源电力滤波器研究

电流跟踪控制策略是决定并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)补偿性能的关键。针对并联APF常规电流比例积分(proportional integral,PI)控制方法对负载主要次谐波分量补偿不充分的问题,提出一种适用于APF的新型指定次谐波电流控制策略。控制策略在常规电流PI控制基础上,对负载电流主要次谐波(5、7、11、13次)进行比例谐振(proportional resonant,PR)控制,而对其余次谐波采用常规PI控制。仿真结果证明了控制方法的有效性和正确性。     

三相并联型有源电力滤波器补偿电流性能分析与改进

三相有源电力滤波器通常用来补偿非线性负载所引起的谐波和无功电流。在有源电力滤波装置中，其补偿性能的好坏，很大程度上取决于控制器的设计。但由于非理想因素的影响，例如输出电流环路带宽有限、检测电路的延时、指令电流的产生等，都会影响补偿效果，而传统的PI控制由于带宽有限不能实现无静差输出。为了提高三相并联型有源电力滤波器的补偿性能，该文在同步旋转坐标系下提出了一种理想的电流控制策略即基于PI控制和重复控制并联结构的电流控制方法，利用重复控制对于周期扰动信号无差跟踪的特点来提高有源滤波的稳态精度，PI控制保证有源电力滤波器的动态性能。实验结果和理论分析充分证明了所提并联结构电流控制器的可行性。     

并联混合有源滤波器复合控制策略

将广义积分PI控制器与基于虚拟电感的指定消谐前馈控制算法结合提出了一种新的复合电流控制策略.其中,前馈控制器的基本思想是:在指定谐波频率处将有源滤波器(APF)控制成一个"虚拟电感",与无源滤波器(PF)发生串联谐振,为谐波电流提供一个低阻抗通路,动态性能良好.前馈控制对PF参数依赖性强,控制精度难以保证;而广义积分PI控制器能够无稳态误差地对特定频率谐波进行补偿,但是对于变化的负载,广义积分PI控制器需要数个周期才能实现谐波电流的精确跟踪.因此,该复合控制策略保证了混合有源滤波器(HAPF)既具有良好的动态性能又有较小的稳态误差,而且能对谐波进行分次补偿.实验结果证明所提控制策略是可行的和有效的.