首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
混合有源电力滤波器的复合变结构电流控制   总被引:1,自引:2,他引:1  
张莹  吴敬兵 《电网技术》2011,(6):113-117
针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential,PID)控制器不能实现具有周期性特点的电网谐波电流无稳态误差跟踪的特点,提出了一种新的PID型迭代学习控制算法,同时建立了一种模糊规则并利用模糊推理对PID控制器的比例、积分和微分系数进行在线修正,实现对系统的无差控制。在此基础上,为提高系统的响应速度,将PID迭代学习控制与滑模变结构控制有机结合,提出了复合型变结构控制方法。该方法具有响应速度快、控制精度高、易于实现的特点。仿真和实验结果证明了该控制方法的可行性和有效性,效果优于传统PID控制。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
基于迭代学习控制的并联型有源电力滤波器研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
在并联型有源电力滤波器控制方法中,传统PI控制的滤波效果不够理想。针对稳定性负载电网谐波具有重复周期的特点,提出迭代学习控制算法,并嵌入反馈环节,以提高迭代学习收敛速度。该方法计算量小,稳态误差小,易于实现,仿真分析和实验结果表明了该控制方法的有效性。  相似文献   

4.
在并联型有源电力滤波器控制方法中,传统PI控制的滤波效果不够理想。针对稳定性负载电网谐波具有重复周期的特点,提出迭代学习控制算法,并嵌入反馈环节,以提高迭代学习收敛速度。该方法计算量小,稳态误差小,易于实现,仿真分析和实验结果表明了该控制方法的有效性。  相似文献   

5.
黄媛 《广东电力》2006,19(9):8-12
针对有源电力滤波器存在滤波效果不够理想这一问题。根据系统的参考信号是周期变化的特点.提出了一种基于PI型学习律的迭代学习控制算法。通过实施遗忘因子学习律增强系统鲁棒性的同时。引入了在最优目标下选择模糊参考电流误差的D型学习律前馈环节。并且利用PSIM软件对所提出方法和传统的滞环控制方法进行了仿真实验。从动态响应和控制精度两个方面做了比较。验证了所提出方法的可行性。  相似文献   

6.
并联混合电力有源滤波器的非线性控制算法   总被引:9,自引:3,他引:9  
并联混合电力有源滤波器是一非线性、多变量、强耦合的系统,对其建立精确的数学模型比较困难.文中采用了非线性鲁棒控制技术,该技术将配置非线性结构替代极点配置进行控制系统的设计,依靠期望轨迹与实际轨迹之间的误差大小和方向来实施非线性反馈控制,它对混合电力滤波器的数学模型要求并不高.数字仿真结果表明,该控制技术能较好地控制混合电力有源滤波器,并具有较好的动态特性和较强的鲁棒性.  相似文献   

7.
为提高电网电能质量,针对注入式混合有源电力滤波装置(HAPF)提出一种新的电流补偿控制策略,由电网谐波电流误差信号的微分型学习律前馈控制环节和反馈迭代学习控制器构成.在电流误差的反馈迭代控制器中应用了一种带遗忘因子的PI新型迭代学习控制算法,遗忘因子的加入能够增强迭代学习控制算法的鲁棒性,且该算法区别于传统PI型迭代学...  相似文献   

8.
LCL有源电力滤波器新型控制方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
LCL有源电力滤波器系统稳态误差和稳定性受到电网参数(频率、阻抗)摄动的影响。该文提出一种新的控制方法。包括两个部分,使用传统广义积分器时,电网频率漂移会使其对各次谐波处的积分增益大幅减小,从而增大系统的稳态误差,对此提出一种基于参数在线调整的新型广义积分器;此外为了抑制系统中LCL滤波器谐振,需要加入无源或有源阻尼。电网阻抗在较大范围内变化,会使阻尼作用减弱甚至引起系统不稳定,为此提出基于滑模控制的新型有源阻尼方法。仿真和实验结果证明,新的控制方法使系统对电网参数具有良好的鲁棒性。  相似文献   

9.
有源电力滤波器直流侧电压专家PI控制研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对有源电力滤波器(APF)投入电网启动时存在冲击电流和冲击电压的问题,在直流侧电容电压比例积分(PI)控制方法的基础上,设计了一种专家PI控制器来控制APF直流侧电容电压的启动过程。从受控对象和基于经验知识的专家控制理论出发,结合PI控制建立整个电路模型。在Matlab/Simulink中进行了仿真验证,并将该方法在60 kVA实验样机上进行了测试。通过与常规PI控制对比证明该方法具有超调量小、动态性能好、稳态误差小的优点,并且在工程上有良好的应用价值。  相似文献   

10.
有源电力滤波器(APF)的控制包括补偿电流控制以及直流侧电容电压的控制两部分,在对空间电压矢量脉宽调制(PWM)控制方法及直流侧电压控制的基本原理研究的基础上进行仿真,仿真结果表明基于空间电压矢量PWM技术的补偿电流控制方法的补偿效果较理想,为进一步提高基于空间矢量控制策略的补偿效果,在闭环控制的基础上,引入模糊自适应比例积分(PI)控制器,减小了补偿电流的跟踪误差,并降低了补偿后电源侧电流的畸变率。实验结果也验证了所设计控制方法的有效性。  相似文献   

11.
并联混合型有源滤波器电流跟踪的迭代学习控制   总被引:6,自引:0,他引:6  
在并联混合型有源电力滤波器控制中,由于传统PI控制只能对直流给定信号进行无差调节,对周期量谐波滤波效果不够理想。该文根据稳定性负载电网谐波具有重复周期性特点,提出了PI型迭代学习控制算法,并引入遗忘因子学习律,增强系统鲁棒性。同时通过模糊推理构造参考电流误差的D型学习律前馈环节,提高了系统的跟踪精度。该控制方法计算量小,易于实现。仿真分析与现场运行结果表明了该控制方法的有效性。  相似文献   

12.
有源滤波器电流跟踪控制的一种新方法   总被引:10,自引:4,他引:10  
在采用有源电力滤波器(APF)消除谐波的过程中,由于滤波器的检测精度有限、指令电流计算延时和输出滤波器相移等因素的影响,传统的PI控制滤波效果不够理想.针对APF电流跟踪控制问题,提出了一种基于PI型学习律的迭代学习控制算法,通过实施遗忘因子学习律增强系统鲁棒性的同时,引入了在最优目标选择下模糊参考电流误差的D型学习律前馈环节,提高了系统的跟踪精度.仿真与现场运行结果都证明了该控制方法具有谐波电流跟踪效果好、计算量小、易于工程实现等特点.  相似文献   

13.
对并联混合型有源电力滤波器(APF)的补偿特性进行了研究,针对单一检测网侧或负载侧谐波电流控制方法的缺点,提出了一种改进型的并联混合型有源电力滤波结构,采用复合式控制方法,能够较好地解决APF容量受限问题。利用仿真验证了其正确性。  相似文献   

14.
一种并联混合型电力滤波器控制策略   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对由并联电容器与有源电力滤波器组成的混合补偿系统所存在的稳定性问题,对混合系统的电流检测方法做了稳定性分析,提出了一种检测负载电流加电网电压的新型控制策略,该策略通过检测电网侧的谐波电压发出相应的谐波电流,改变系统的谐波阻抗而使系统的稳定性得到改善.并分析了此控制策略对有源电力滤波器的容量影响.经过理论分析和实验验证,此控制策略可以有效提高混合补偿系统的稳定性.  相似文献   

15.
有源电力滤波器的电流控制新方法   总被引:3,自引:2,他引:3  
基于最优电压空间矢量原理,提出了适用于并联型有源电力滤波器的双滞环电流控制新方法,达到了减少高次谐波分量、加快响应速度的目的。利用具有较大带宽的迟滞比较器采用“尝试-错误-校正-保持”的方法确定了参考电压空间矢量区域,通过引入电压空间矢量提高了直流侧电压利用率,降低了开关频率,改善了有源滤波器性能。仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

16.
分析了混合型有源滤波器HAPF(hybrid active power filter)在高压直流系统应用时的稳定性问题,其中HAPF采用H桥级联变换器与LC滤波器组合的方案,对高压直流系统的特征谐波电流进行滤波.为了分析在电网阻抗变化时HAPF出现的谐波谐振现象,对HAPF进行了阻抗建模,基于阻抗模型的分析结果,采用了...  相似文献   

17.
并联有源电力滤波器的自适应重复控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
在现有电力有源滤波器重复控制方法的基础上,提出了自适应负载谐波电流数字检测方法和重复控制自适应信号发生器。基于瞬时无功功率理论,在d-q坐标系中实现谐波电流的数字检测算法,并引入自适应的每基波周期采样点数kmax消除电网电压频率变化的影响。采用比例控制与重复控制并联用于输出波形控制。实验结果证明了这种自适应的谐波电流检测和数字重复控制方式的有效性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号