基于PI迭代学习的有源滤波器电流跟踪控制

在采用有源电力滤波器消除谐波过程中,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的相移等因素影响,传统PI控制滤波效果不够理想。本文针对稳定性负载电网谐波具有重复周期性特点,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,该控制方法具有谐波电流跟踪效果好,计算量小,工程易于实现等特点。     

有源滤波器电流跟踪控制的一种新方法

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.     

有源电力滤波器控制策略方法的仿真研究

为提高有源电力滤波器的控制策略水平,针对一般稳定性负载的电网谐波的重复周期性特点,应用基于PI型学习律的重复学习控制策略以增强系统的鲁棒性,同时提高系统的跟踪精度。在某厂谐波治理系统的设计中利用PSIM设计系统整体方案、控制策略以及进行仿真,同时与采用传统滞环控制的跟踪控制效果比较,仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种大功率混合注入式有源电力滤波器的工程应用

针对大功率整流生产现场谐波治理的需要，设计了一种大功率混合注入式有源电力滤波器，分析了其拓扑结构和工作原理，讨论了该有源电力滤波器的谐波抑制能力与死区补偿方法，并提出了一种基于离散傅立叶变换的滑窗迭代算法，能实时有效地检测出谐波参考指令电流；为了实时准确地进行谐波电流跟踪控制，采用了一种基于PI型学习律的迭代学习控制算法，提高了系统的跟踪精度。现场运行情况表明该大功率混合注入式有源电力滤波器能有效满足大功率负载工况下电网谐波抑制和无功补偿综合治理的需要，具有很好的工程应用效果。由于目前国内大功率混合型有源电力滤波器的工程应用实例很少，因此该套系统的设计与实现经验还可以对其它有源滤波系统的工程应用起到一定的指导和借鉴作用。     

混合有源滤波器的新型电流迭代学习控制

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...     

有源电力滤波器选择性谐波电流控制策略

良好的控制策略是实现并联型有源电力滤波器（active power filter,APF））b偿功能的关键。由于并联型APF常规电流PI控制方法的闭环增益受系统稳定性条件约束,并联型APF对负载主要谐波分量补偿不充分。针对该问题,提出一种用于APF的新型选择性谐波电流控制策略。该控制策略在常规电流PI控制策略的基础上,对负载电流主要谐波（该文主要指5次、7次谐波）单独提取与控制,而对其余次谐波采用一个常规电流PI控制器控制。该设计方法,增大了系统对主要谐波分量的跟踪增益,提高了APF对谐波的补偿率,实现了控制系统更好的频率响应。将该方法应用于实验室制作的一台30kVA并联型APF实验装置,可将电流总谐波畸变率（total harmonic distortion,THD）fl：l23．21％补偿为3．75％。仿真与实验结果证明了以上结论。     

并联型电能质量调节器的模糊变结构控制

运用非线性模糊滑模变结构控制理论，提出了对并联型电能质量调节器进行模糊滑模变结构控制的设计方法，该控制方法能改善系统电能质量的调节，有效地补偿负荷侧谐波电流，无功功率和负序电流，仿真结果表明，该控制规律与常规PI综合控制引比具有较强的实时性和鲁棒性，并能有效改善系统的暂态稳定性。     

基于迭代学习控制的并联型有源电力滤波器研究

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。     

基于迭代学习控制的并联型有源电力滤波器研究

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。     

混合有源滤波器的神经网络PI分频控制

针对电源对谐波抑制的要求,提出了基于BP神经网络PI的分频控制方法对谐波进行补偿。该方法通过广义积分PI控制器实现周期量的分频PI控制,不需考虑频率和相位对其的影响,再通过BP神经网络对PI值进行在线调节,从而得到想要的波形。还介绍其详细的实现过程,并与其他的控制方法进行了比较,MATLAB仿真表明,该方法能够实现并联混合有源滤波器的谐波补偿,且在各方有一定优势。     

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。     

基于PI迭代学习的有源电力滤波器的电流控制方法

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。     

混合有源电力滤波器的新型迭代学习控制

将混合型有源电力滤波器应用于电网谐波抑制与无功功率补偿,在传统比例一积分（proportion—integration,PI）控制迭代学习算法基础上加入关于电流误差信号的微分项,提出一种新型比例-积分-微分（proportion—integration-differentiation,PID）控制迭代学习控制算法,并推...     

一种电力有源滤波器电流控制的新方法

针对电力有源滤波器存在滤波效果不够理想这一问题，并根据系统参考信号是周期变化的特点，提出了递推积分PI积分控制算法，实现对系统的无差控制。在此基础上，为提高系统响应速度，将递推积分PI控制与滞环控制有机结合，提出了复合型滞环控制方法。该方法具有计算量小、容易工程实现的特点。利用频域分析法从理论上证明了所提出的控制算法的有效性。最后，对所提出的方法和传统的滞环控制方法进行了仿真和实验研究，从快速性和控制精度2个方面进行了比较，验证了所提出的方法的可行性。     

双馈风力发电系统并网逆变器不同控制策略分析

双馈风力发电系统并网逆变器采用并网电流反馈PI控制,虽然在理想电网条件下能够实现逆变器控制系统高功率因数、低稳态误差的性能,但存在电网谐波干扰情况时,系统的动稳态跟踪性能变差;此外,PI控制器可以直流信号实现零稳态误差,但无法消除交流信号的谐波分量,且需要多次的复杂坐标变换和解耦控制。由此,提出一种基于并网电流反馈、电容电流反馈的多谐振PR控制,提高了系统控制精度;引入低次谐波补偿项后,能够有效抑制并网电流波形畸变。仿真结果证明了提出的控制策略不仅能实现对交流信号无静差控制和具有良好的动稳态跟踪性能,而且系统并网电流的谐波含量较少,满足电网对风力发电系统并网的要求。     

基于遗传算法的有源电力滤波器滑模控制

为改善滑模控制方式有源电力滤波器在高频处抖动的缺陷,提出用遗传算法对控制器参数进行优化,提高了控制器性能。简要说明了三相三线有源电力滤波器的工作原理,根据补偿电流和指令电流的误差构建滑模变结构控制器。详细给出了用遗传算法对控制器参数的优化过程,得到了控制器参数的确切值。通过对传统PI控制方式和优化后滑模控制方式进行仿真实验,结果表明,所提出的滑模控制方式响应速度快,算法简单,较好地抑制抖动,鲁棒性强,达到了优化的目的。