孫 文,張 磊,李 偉
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基于步長(zhǎng)優(yōu)化的自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)方法
孫 文,張 磊,李 偉
(海軍工程大學(xué),武漢 430033)
諧波電流精確檢測(cè)是有源電力濾波器性能優(yōu)化的關(guān)鍵。本文在自適應(yīng)噪聲對(duì)消技術(shù)的框架內(nèi),提出了一種步長(zhǎng)優(yōu)化的變步長(zhǎng)最小均方誤差(Least Mean Square,LMS)諧波電流檢測(cè)算法。首先,采用Sigmoid 二次型函數(shù)構(gòu)建步長(zhǎng)因子的動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則,實(shí)現(xiàn)不同誤差情況下的自適應(yīng)穩(wěn)態(tài)調(diào)諧,并通過引入誤差的三次方二次項(xiàng)的形式,增強(qiáng)了小誤差的收斂速度,降低誤差收斂的震蕩現(xiàn)象;接著,通過誤差信號(hào)的變化處理,降低了噪聲功率對(duì)收斂曲線的震蕩效應(yīng),實(shí)現(xiàn)了濾波器權(quán)系數(shù)的迭代優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,本文方法有效提升了諧波電流的檢測(cè)精度,較好的折中了收斂速度與穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差的矛盾。
有源電力濾波器 諧波電流檢測(cè) 最小均方誤差 自適應(yīng)噪聲對(duì)消
隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的電力電子設(shè)備接入到配電網(wǎng)系統(tǒng),由于負(fù)荷沖擊性、非線性以及較差的平衡特性,導(dǎo)致這些接入設(shè)備產(chǎn)生了大量的諧波污染注入電網(wǎng)配電系統(tǒng)[1]。目前主要通過附加有源電力濾波器(Active Power Filter,APF)的方法提升電能質(zhì)量[2]。其中,如何精確、實(shí)時(shí)地檢測(cè)負(fù)載諧波電流是該器件的關(guān)鍵技術(shù)。目前常用的諧波檢測(cè)方法主要有快速傅里葉變換(FFT)[3]、瞬時(shí)無功功率[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]以及小波變換等方法。雖然這些方法一定程度上改善了負(fù)載諧波電流的檢測(cè)精度,但是使用范圍局限性較大,各自存在應(yīng)用的固有缺陷,在實(shí)際工程應(yīng)用中的性能很不理想。近年來,研究人員借鑒自適應(yīng)干擾對(duì)消技術(shù),在最小均方誤差(Least Mean Square,LMS)的框架內(nèi)提出了一種自適應(yīng)對(duì)消諧波檢測(cè)(Adaptive cancellation harmonic detection, ACHD)方法。由于該方法具有很強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)性強(qiáng),成為很受歡迎的解決方案。
但是傳統(tǒng)ACHD的檢測(cè)過程主要是基于固定步長(zhǎng)的LMS算法控制算法的收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差:步長(zhǎng)越大,收斂速度越快,而穩(wěn)態(tài)誤差也越大;步長(zhǎng)越小,收斂速度越慢,穩(wěn)態(tài)誤差也越小。為兼顧算法的收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差,有的文獻(xiàn)首次采用輸出估計(jì)誤差()為參量構(gòu)造Sigmoid函數(shù)計(jì)算,并且第一次提出了基于S函數(shù)的LMS算法,該算法有效提升了算法的穩(wěn)態(tài)系性能,但是對(duì)噪聲過于敏感,只有在噪聲特性精確已知的前提下才能獲得較好的穩(wěn)態(tài)誤差。在此基礎(chǔ)上,有的文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行修改,通過矩陣解耦的方法將步長(zhǎng)因子輸入信號(hào)中的噪聲消弱,使輸入信號(hào)中只包含目標(biāo)信號(hào),有效降低了算法對(duì)噪聲特性的依賴,但是這種消弱噪聲的表達(dá)方法會(huì)導(dǎo)致誤差在趨于零的時(shí)候出現(xiàn)震蕩,誤差一直處于震蕩狀態(tài)。
針對(duì)步長(zhǎng)因子引起的這類問題,本文提出了一種步長(zhǎng)優(yōu)化的變步長(zhǎng)最小均方誤差諧波電流檢測(cè)算法。該方法采用Sigmoid 二次型函數(shù)構(gòu)建步長(zhǎng)因子的動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則,實(shí)現(xiàn)不同誤差情況下的自適應(yīng)穩(wěn)態(tài)調(diào)諧,并通過引入誤差的三次方二次項(xiàng)的形式,增強(qiáng)了小誤差的收斂速度,并有效地降低了誤差收斂的震蕩現(xiàn)象;接著,對(duì)獲取的誤差信號(hào)進(jìn)行變換處理,降低系統(tǒng)噪聲干擾,反饋控制濾波器權(quán)系數(shù)的迭代優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,本文方法有效提升了諧波電流的檢測(cè)精度,較好的折中了收斂速度與穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差的矛盾。
有源電力濾波器工作原理框圖如圖1所示[12]。
負(fù)載電流的級(jí)數(shù)展開形式可以計(jì)算為:
(1)
(2)
輸入理想電源電壓表示為
(4)
由式(1)可知
(5)
由圖2可知
(6)
其中:
基于LMS算法的傳統(tǒng)ACHD的迭代公式為
(8)
2.1 步長(zhǎng)優(yōu)化分析
穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差和收斂速度是LMS算法的兩個(gè)主要衡量指標(biāo),根據(jù)式(8)和(9)可明顯地看出算法的參考輸入和誤差具有隨機(jī)特性,因此,算法的收斂速度和估計(jì)誤差主要取決于步長(zhǎng)因子。文獻(xiàn)[14]中已經(jīng)證明,LMS算法收斂的條件為:
(11)
(13)
(14)
圖3 不同方法的e(n)-u曲線對(duì)比
2.2 誤差變換分析
根據(jù)(6)和(7)的計(jì)算,可以對(duì)誤差反饋參量進(jìn)行變化分析,具體的實(shí)現(xiàn)為在式(6)兩端同時(shí)乘以,則有
(15)
在半個(gè)周期范圍內(nèi)進(jìn)行積分則有
(17)
(18)
假設(shè)
(19)
自適應(yīng)濾波檢測(cè)的目的是
(21)
即:
因此,由式(14)和式(19)可以得到權(quán)值的更新公式為
(23)
為驗(yàn)證本文方法的性能,設(shè)置信號(hào)頻率為= 50 Hz,信號(hào)持續(xù)時(shí)間為,輸入理想電壓信號(hào)為,波形如圖2a所示;負(fù)載電流,波形見圖 2b所示,其中:
有功電流波形如圖2c所示。
為對(duì)本文方法的穩(wěn)態(tài)誤差和收斂速度進(jìn)行綜合分析,該部分針對(duì)仿真設(shè)置的信號(hào)系統(tǒng),進(jìn)行了濾波器實(shí)際輸出與期望理想輸出信號(hào)的仿真分析,并將分析結(jié)果同文獻(xiàn)6提出的方法進(jìn)行了對(duì)比。具體的如圖3和圖4所示。從圖3b和圖4b的仿真結(jié)果可以看出,文獻(xiàn)6的誤差曲線的震蕩幅度明顯高于本文方法,說明本文方法有效降低了噪聲對(duì)震蕩幅度的影響,同時(shí),從收斂的時(shí)間來看,文獻(xiàn)的收斂時(shí)間為0.045 s,收斂誤差為-0.06,而本文方法的收斂時(shí)間為0.035s,收斂誤差為-0.004,可以看出本文方法對(duì)于收斂速度和收斂誤差都達(dá)到了很好的優(yōu)化效果。
(a)輸入電壓信號(hào)
(b)負(fù)載電流波形
(c)理想基波有功電流波形
(a)文獻(xiàn)6方法輸出結(jié)果
(b)輸出誤差曲線
圖3 文獻(xiàn)6濾波跟蹤結(jié)果
(a)本文方法輸出結(jié)果
(b)輸出誤差曲線
圖4 本文方法濾波跟蹤結(jié)果
諧波電流精確檢測(cè)是有源電力濾波器性能指標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一,本文在自適應(yīng)噪聲對(duì)消技術(shù)的框架內(nèi),提出了一種步長(zhǎng)優(yōu)化的變步長(zhǎng)LMS諧波電流檢測(cè)算法,概括來講,主要?jiǎng)?chuàng)新有以下兩點(diǎn):1)構(gòu)建了基于Sigmoid 二次型函數(shù)的步長(zhǎng)因子動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則,并通過引入誤差的三次方二次項(xiàng)的形式,增強(qiáng)了小誤差的收斂速度,降低誤差收斂的震蕩現(xiàn)象;2)對(duì)誤差信號(hào)進(jìn)行了變換處理,降低了噪聲功率對(duì)收斂曲線的震蕩效應(yīng)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文方法有效提升了諧波電流的檢測(cè)精度,在給定信號(hào)模型的條件下,收斂時(shí)間為0.035 s,收斂誤差為-0.004。同現(xiàn)有的方法相比,較好的折中了收斂速度與穩(wěn)態(tài)失調(diào)誤差的矛盾。
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Adaptive Harmonic Current Detection Method Based on Step Size Optimization
Sun Wen, Zhang Lei, Li Wei
(Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)
TM930
A
1003-4862(2016)11-0072-05
2016-09-15
孫文(1980-),男,講師。研究方向:電力系統(tǒng)智能檢測(cè)技術(shù)。