黎 霞， 杜太行， 毛一之

(1.河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院， 天津 300130； 2.河北工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院， 天津 300130)

Adaline在APF多目標(biāo)諧波檢測中的應(yīng)用①

黎 霞1， 杜太行2， 毛一之1

(1.河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院， 天津 300130； 2.河北工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院， 天津 300130)

參考電流檢測是有源電力濾波器控制中的主要環(huán)節(jié)。為提高諧波檢測的靈活性，提出一種基于自適應(yīng)線性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的諧波檢測方法。通過適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)變換后，可由該算法直接分離出負(fù)載電流基波各序分量及諧波分量，并按不同的補(bǔ)償目標(biāo)和有源電力濾波器容量要求進(jìn)行多種的組合。為保證在電網(wǎng)電壓不對稱或畸變情況下對基波正序電壓的跟蹤，引入了基于模糊比例積分調(diào)節(jié)的鎖相環(huán)，有效地提高了鎖相環(huán)的性能。仿真試驗(yàn)表明：該算法能夠很好適應(yīng)負(fù)載的變化，克服電源電壓畸變的影響，為有源電力濾波器實(shí)現(xiàn)對諧波電流、無功電流和不對稱分量的多種補(bǔ)償提供了合理的參考電流。

有源電力濾波； 多目標(biāo)諧波檢測； 自適應(yīng)線性神經(jīng)元； 模糊比例積分調(diào)節(jié)； 鎖相環(huán)

有源電力濾波器APF(active power filter)以其良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和補(bǔ)償特性，被廣泛用于抑制電力系統(tǒng)或大容量工業(yè)裝置中的諧波和補(bǔ)償無功。而其性能的提高則主要依賴于其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、控制器的類型以及獲得參考指令電流的方法?；谒矔r(shí)無功功率的檢測方法實(shí)際應(yīng)用十分廣泛，但是在電源電壓發(fā)生畸變或者不對稱情況下的檢測效果不理想，而且其關(guān)鍵的濾波環(huán)節(jié)取決于低通濾波器的選擇和工作情況，對于硬件要求較高。因此，很多研究者進(jìn)行了不同的改進(jìn)工作[1]?；谀：刂啤⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能型算法的引入也是提高濾波性能的一種新的途徑[2]。而且隨著數(shù)字信號(hào)處理器DSP(digital signal processor)、現(xiàn)場可編程門陣列FPGA(field-programmable gate array)等芯片計(jì)算水平和計(jì)算速度的不斷進(jìn)步，這些智能型算法的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)也成為可能。

自適應(yīng)神經(jīng)元Adaline(adaptive linear neural)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單易于實(shí)現(xiàn)，能夠在線實(shí)時(shí)修正權(quán)值，收斂速度快，訓(xùn)練精度高。因此本文基于該結(jié)構(gòu)濾波、信號(hào)預(yù)測的優(yōu)勢，利用Adaline網(wǎng)絡(luò)來完成主要的濾波工作，以替代傳統(tǒng)方法中的低通濾波器環(huán)節(jié)，改善濾波的性能。為靈活選擇多種補(bǔ)償目標(biāo)和滿足APF容量限制的要求，采用選擇性對負(fù)載電流基波正序、負(fù)序、零序和諧波分量進(jìn)行分離并組合的方式，就可以得到不同的參考指令電流，從而使APF完成諧波消除、無功補(bǔ)償、不對稱分解等不同補(bǔ)償效果。而在濾波前，由模糊比例積分PI(proportion integral)調(diào)節(jié)的鎖相環(huán)來完成對基波正序電壓和頻率的跟蹤，使濾波環(huán)節(jié)能夠?qū)崟r(shí)跟蹤電網(wǎng)正序基波頻率來進(jìn)行濾波，這樣即使在電網(wǎng)頻率波動(dòng)，或者電網(wǎng)電壓發(fā)生不對稱和畸變時(shí)，仍能保證濾波的效果。

1 檢測系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，由模糊PI調(diào)節(jié)器控制的鎖相環(huán)來鎖定基波正序電壓及相角后，對負(fù)載電流進(jìn)行適當(dāng)變換，根據(jù)預(yù)先確定檢測目標(biāo)要求選擇性的提取各分量的直流量和交流量，再由Adaline網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行濾波，可以得到多種組合的參考指令電流，實(shí)現(xiàn)多種檢測目標(biāo)。

圖1 參考指令電流系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)Fig.1 Block diagram of reference instruction current system

1.1 模糊邏輯控制的鎖相環(huán)工作過程

若電網(wǎng)電壓對稱，可以得到，當(dāng)電網(wǎng)電壓中只存在正序基波分量時(shí)，其dq坐標(biāo)系下的穩(wěn)態(tài)值為直流量，環(huán)路濾波器(LF)采用PI函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)相位頻率鎖定。但是若電網(wǎng)電壓不對稱且存在畸變，即電網(wǎng)電壓存在著基波正序分量，負(fù)序分量和諧波分量的情況下，經(jīng)過變換后，

(1)

(2)

(3)

①模糊PI調(diào)節(jié)器能夠根據(jù)跟蹤誤差動(dòng)態(tài)改變控制參數(shù)，對非正序分量所引起的相位頻率偏差進(jìn)行模糊分區(qū)并消除其影響；

②在參數(shù)設(shè)置適當(dāng)?shù)那闆r下，模糊PI調(diào)節(jié)器的響應(yīng)速度和跟蹤精度均優(yōu)于傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器。傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器函數(shù)關(guān)系為

(4)

Kp(k)=Kp(k-1)+ΔKp

(5)

Ki(k)=Ki(k-1)+ΔKi

(6)

而估計(jì)相角

(7)

x(k)=x(k-1)+e(k-1)

(8)

(9)

為實(shí)現(xiàn)合理的優(yōu)化，模糊規(guī)則按照變參數(shù)階躍響應(yīng)的效果來整定，即ΔKp與ΔKi的模糊推理的規(guī)則：

1)對于比較大的|e|，需要的ΔKp也大，來減小偏差，反之，則ΔKp小；

2)對于e×de/dt>0，則需要ΔKp大，反之，則ΔKp?。?/p>

3)對于較大的e，de/dt，ΔKi為零，以避免控制飽和；

4)對于較小的e，ΔKi應(yīng)增大來減小穩(wěn)態(tài)誤差。

1.2Adaline網(wǎng)絡(luò)諧波檢測過程

若負(fù)載電流含有基波正序分量、負(fù)序分量和零序分量以及諧波分量時(shí)，

(10)

(11)

(12)

(13)

式中，IL+、IL-、Ψ+、Ψ-分別為基波正序電流與負(fù)序電流的有效值及初相角。

同理，對負(fù)序電流的處理為

(14)

(15)

(16)

由于上述變換中零序分量自動(dòng)消除，所以要對零序分量特殊處理，構(gòu)造新的變換矩陣

(17)

(18)

(19)

(20)

式中，IL0、Ψ0、I3k、Ψ3k為基波電流零序分量和3次諧波分量的有效值和相角。

可以看到電流各序分量經(jīng)過變換以后都分離為直流量和交流量，而其直流量部分所含有的信息剛好是對應(yīng)于其各序分量的有效值和角度，所以只要上述各式的直流量分離出來就可以得到各序分量。提取直流量普遍采用的方法是低通濾波器，但是本文提出一種新的利用Adaline方法來完成直流量的提取的方法。Adaline方法具有3個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

①通過最小場方差LMS(least mean square)規(guī)則在線調(diào)整權(quán)重，算法簡單，收斂速度快和精度高；

②單層線性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)十分簡單，易于編程實(shí)現(xiàn)；

③通過鎖相環(huán)引入相角頻率，可以隨電網(wǎng)頻率進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整[7]。

根據(jù)Adaline的尋優(yōu)過程，首先定義一個(gè)線性網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差函數(shù)：

(21)

式中：dk為原始輸入，xk為參考輸入，Wk為權(quán)重，εk為平方誤差函數(shù)。

可知線性網(wǎng)絡(luò)具有拋物線型誤差函數(shù)，所以只有一個(gè)誤差最小值,并可通過沿著相對于誤差平方和最速下降方向(LMS法)連續(xù)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小化。即權(quán)重更新關(guān)系式為

Wk+1=Wk+μ(dk-Wkxk)xk

(22)

式中μ為學(xué)習(xí)因子，控制著收斂速度和精度。

在本文中，以基波正序電流分量的d軸提取為例，構(gòu)造誤差函數(shù)

(23)

(24)

通過權(quán)值調(diào)整和在線學(xué)習(xí)，使得誤差函數(shù)最小?？芍ㄟ^學(xué)習(xí)權(quán)值會(huì)收斂到常數(shù)項(xiàng)：

(25)

類似的可以進(jìn)行q軸分量提取，得到

(26)

很明顯

(27)

這樣基波正序分量的信息就由最終收斂權(quán)值得到。再經(jīng)過一次反向αβ兩相到三相坐標(biāo)變化，就可以得到三相基波正序分量。

負(fù)序和零序分量的提取也有類似的過程。由于各序分量的提取可以同時(shí)進(jìn)行，所以計(jì)算時(shí)間與只進(jìn)行一次正序分量提取基本相等，為兩次坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和一次Adaline濾波的計(jì)算過程。

1.3 多種目標(biāo)參考補(bǔ)償電流選擇

為靈活實(shí)現(xiàn)多種補(bǔ)償目標(biāo)或適應(yīng)APF的容量要求，在檢測之初就可以確定出不同的檢測目標(biāo)，將需要的各分量同時(shí)提取出來，組成參考補(bǔ)償電流。對于APF容量不足，負(fù)載為不對稱的情況下，可以選擇指令電流形式如下[8]：

(28)

(29)

(30)

如果APF容量充足，且需要同時(shí)補(bǔ)償基波負(fù)序、諧波與無功時(shí)，即

(31)

則只需要將基波正序有功電流分離出來。很明顯此時(shí)

(32)

在鎖相環(huán)得到的基波正序電壓相角下進(jìn)行αβ兩相到三相變換就可以得到。這樣，在完成補(bǔ)償后，電源側(cè)提供給負(fù)載的功率是最小的，電源電流

(33)

2 仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證該算法的諧波檢測的實(shí)時(shí)性和有效性，使用Matlab/Simulik程序建立了仿真模型，系統(tǒng)參數(shù)見表1。

表1 系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 System parameters

2.1 鎖相環(huán)工作情況的驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文提出的模糊PI控制的鎖相環(huán)的工作情況，當(dāng)電源電壓發(fā)生畸變及不對稱干擾時(shí)，模糊控制的PI調(diào)節(jié)器經(jīng)過一個(gè)電網(wǎng)周期能夠鎖定基波頻率并且基本不變，盡管電壓d軸分量在平均值附近振蕩變化，但估計(jì)得到的基波正序電壓保持正弦關(guān)系，較好地濾除了電壓諧波和不對稱的影響，跟蹤效果仍然是比較理想的，如圖2所示。

圖2 模糊PI調(diào)節(jié)器鎖相環(huán)工作情況Fig.2 Performances of PLL based onFuzzy logic PI regulator

2.2Adaline方法濾波情況分析

2.2.1 各序分量和諧波分量分解

在鎖定了基波正序電壓的相角頻率和數(shù)值之后，在整流負(fù)載和不對稱電阻負(fù)載共同作用下，負(fù)載電流波形如圖3所示，由Adaline網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行濾波，并根據(jù)參考補(bǔ)償目標(biāo)的要求進(jìn)行多種選擇。為了驗(yàn)證該方法的適應(yīng)性，本文對基波正序、負(fù)序、零序以及諧波分量都進(jìn)行了分離，仿真效果如圖3、4和5所示。

圖3 Adaline方法濾波效果1Fig.3 Filtering performances of the Adaline 1

圖4 Adaline方法濾波效果2Fig.4 Filtering performances of the Adaline 2

圖5 Adaline方法濾波效果3Fig.5 Filtering performances of the Adaline 3

2.2.2 基波正序有功和無功的分離

如果將iLq支路斷開，則只提取基波正序有功分量。同時(shí)為驗(yàn)證該算法對于負(fù)載變化的適應(yīng)性，在0.04 s才投入不對稱負(fù)載，得到了變化的負(fù)載電流，進(jìn)行基波正序有功和無功分離的仿真結(jié)果如圖6所示，可以看到投入負(fù)載后，有功也隨之增加。該算法可以實(shí)時(shí)完成權(quán)值調(diào)整，進(jìn)行尋優(yōu)。半個(gè)電網(wǎng)周期后就跟隨負(fù)載的變化，得到了新的基波正序有功分量。

圖6 在iLq支路斷開后Adaline方法濾波效果Fig.6 Filtering Performances of the Adaline after iLqbranch is broken

3 結(jié)語

文中充分利用智能計(jì)算技術(shù)的優(yōu)勢，通過模糊比例積分(PI)調(diào)節(jié)器改善了鎖相環(huán)的性能，再由自適應(yīng)線性神經(jīng)元(Adaline)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行濾波，為智能型算法引入諧波檢測進(jìn)行了新的嘗試。

該方法可以克服電壓畸變及不對稱的影響，直接應(yīng)用于三相三線制及三相四線制系統(tǒng)對稱負(fù)載與不對稱負(fù)載的各序電流以及諧波電流提取，并根據(jù)需要靈活調(diào)整諧波檢測目標(biāo)，能夠提供APF所需的參考指令電流。

由于這兩種智能算法結(jié)構(gòu)相對簡單，在提高運(yùn)算精度的同時(shí)并不影響運(yùn)算的速度，這在仿真程序得到了驗(yàn)證。鑒于其簡單性和穩(wěn)定性，將該方法推廣到DSP等數(shù)字化芯片應(yīng)用中并設(shè)法提高其運(yùn)算速度，開展算法的實(shí)用性研究將是本文下一步要進(jìn)行的工作。

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ApplicationofAdalineinMulti-objectiveHarmonicDetectionofAPF

LI Xia1， DU Tai-hang2， MAO Yi-zhi1

(1.Institute of Electrical Engineering， Hebei University of Technology,Tianjin 300130, China;2.Institute of Information Engineering， Hebei University of Technology,Tianjin 300130, China)

Reference current detection is important in the control of active power filter. Based on the adaptive linear neural filter, a new neural identification scheme for the current harmonic extraction was proposed.in the paper. The fundamental sequence components and harmonic components of load current are extracted directly by Adaline filter after the coordinate transformation to generate reference current under multi-objective conditions. And a phase-locked loop system based on fuzzy logic proportion integral regulator is used to track the fundamental grid frequency adapts with unsymmetrical and distorted voltage. Simulation results show that the proposed method can adapt to load changes, overcome the distortion of the supply voltage and provides a reasonable reference current for multiple compensation of harmonic, reactive and unbalanced currents under the conditions of load fluctuation or voltage distortion.

active power filter(APF)； multi-objective harmonic detection； adaptive linear neural(Adaline)； fuzzy logic PI regulator； phase-locked loop

2011-03-23

2011-05-13

TM71

A

1003-8930(2011)04-0137-06

黎 霞(1977-)，女，講師，研究方向?yàn)榕潆娤到y(tǒng)自動(dòng)化，智能無功與諧波控制。Email:jintian011@sina.com

杜太行(1963-)，男，教授，研究方向?yàn)闄z測技術(shù)與自動(dòng)化裝置、電器可靠性。Email:taihangdu@hebut.edu.cn

毛一之(1950-)，女，教授，研究方向?yàn)楦唠妷杭夹g(shù)、變壓器絕緣。Email:myz@yeah.net