word格式论文原稿一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法的

1、一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法的仿真 1张国荣，王英，丁明教育部光伏系统工程研究中心，合肥工业大学能源研究所，合肥 (230009)摘要：有源电力滤波器（apf）的性能很大程度上取决于其采用的谐波电流检测方法。本 文介绍一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法，这种方法能实时准确地检测出谐波，很好地弥补了基于 fft 的方法、基于瞬时无功理论的方法和基于小波变换的方法等检测方法的缺陷。该方法的思想是根据自适应噪声对消技术的基本原理，将基波电流从负载电流中 滤除，从而得到谐波电流。对该检测方法首先在原理上进行了阐述,并在 matlab/simulink下对其进行了仿真研究。仿真结果表明

2、这种方法能够快速准确地检测谐波电流，可以用于apf 的谐波电流检测。 关键词：有源电力滤波器；人工神经网络；自适应噪声对消技术；谐波检测0. 引言近年来，由于大量的非线性负载投入使用，包括：整流器、变频器等，使得电能质量问 题变得日益严重。有源电力滤波器（apf）是抑制谐波电流的有效设备，它能快速准确地跟 踪检测谐波电流并对其进行补偿1。谐波电流检测方法的好坏是决定 apf 性能的一个关键 因素。当前应用于 apf 的谐波检测方法主要包括：基于 fft 的检测方法，基于瞬时无功理 论的检测方法和基于小波变换的检测方法2-3。虽然这些方法各有优点，但它们也都存在缺 陷，其中基于 fft 的检测方

3、法存在栅栏效应和频谱泄漏问题；基于瞬时无功理论的方法要 用到低通滤波器，使得谐波检测的实时性和准确性相互制约；而基于小波变换的检测方法也 存在小波函数的选择具有随机性的问题4。人工神经网络 ann（artificial neural networks）已经成功应用于多个领域，包括信号 处理、模式识别和人工智能等，ann 的优点是具有自我学习的功能，可以根据需要自动改 变参数。本文根据自适应噪声对消技术 anct（adaptive noise cancelling technology）的基 本原理，结 合人工神 经网络，提 出一种应 用于 apf 的谐波电流 检测方法， 在 matlab/si

4、mulink 软件环境下对这种方法进行仿真研究，结果表明这种方法具有很好的准 确性和实时性。1. apf 的结构和工作原理图 1 所示为 apf 的结构和工作原理，apf 主要由两大部分组成，即指令电流运算电路 和补偿电流发生电路，其中补偿电流发生电路又由电流跟踪控制电路、驱动电路、主电路和 高通滤波器（high pass filter hpf）等部分组成。apf 的工作原理是，经指令电流运算电路 得出补偿电流的指令信号，该指令信号经过补偿电流发生电路产生补偿电流，从而将负载电 流中的谐波和无功电流抵消掉，最终得到期望的系统电流。非线性负载产生的含有谐波的负载电流为 il，根据傅立叶级数可以将

5、其展开为：1 本课题得到教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050359002)；教育部科学技术研究重大项目 (306004)的资助。il = i n sin(nt + n ) = i1 sin(t + 1 ) + i n sin(nt + n )n =1= i1 + ih = i1 p + i1q + ihn =2（1）其中 i1 p = sin(t ) cos(1 ) ， i1q = i1 cos(t ) sin(1 ) ， ih = i n sin(nt + n )n =2由（1）式可知，负载电流包含三个部分：基波有功电流 i1p，与系统基波电压保持同相 位；无功电流 i1q，

6、与基波有功电流 i1p 正交；谐波电流 ih。由图 1 可知图 1 apf 的原理图is = il + ic= i1 p + i1q + ih + ic（2）其中，is 为系统电流，ic 为 apf 输出的补偿电流。 若要系统电流 is 在补偿后仅含基波有功电流 i1p，则：ic = i1q ih（3）即 apf 输出的补偿电流既包含与无功电流 i1q 大小相等，方向相反的分量，也包含与谐 波电流 ih 大小相等，方向相反的分量。5-8若 apf 仅补偿谐波电流 ih，则补偿后的系统电流 is 中仅含有基波电流 i1。2. 自适应噪声对消技术widrow 等人在数字信号处理中提出一种把信号和噪

7、声分离的方法自适应噪声对消*技术 anct（adaptive noise cancelling technology），能把信号 s 从噪声 s+n0 中分离出来， 其原理图如图 2 所示。它有两个输入：原始输入 s+n0，参考输入 n1。原始输入中除含有信 号 s 外还含有加性噪声 n0。s 和 n0 是不相关的，s 和参考输入 n1 也是不相关的，但参考输入 n1 和加性噪声 n0 是相关的。n1 通过自适应滤波器的处理，得到与 n0 逼近的噪声 n0 ，从而在 系统输出 y 中 n0 被抵消掉，得到信号 s。输出 y 同时作为误差信号 e 对自适应滤波器的参数 进行调整，使 y 逐步逼近

8、 s9.10。0s + n*n*0n1图 2 自适应噪声对消技术原理图根据自适应噪声对消技术的基本原理，可以将其应用到 apf 的谐波检测中，图 2 中的 自适应滤波器可以用 ann 或一个神经元代替11-15。负载电流 il 可以作为原始输入信号，基 波有功电流可看作是参考输入信号，则输出信号是需要补偿的谐波和无功电流；参考输入信 号也可以是谐波和无功电流，这样输出信号就是基波有功电流。3. 基于自适应神经网络的谐波电流检测3.1 将基波有功电流作为噪声源的检测方法将自适应神经网络应用于谐波和无功电流检测的原理如图 3 所示ilannu*sidirf ()e图 3 将基波有功电流作为噪声源的

9、原理图图 3 中 il=i1p+ih+i1q 为原始输入, 其中谐波和无功电流 ih+i1q 作为信号源，基波有功电流 i1p 作为噪声源，将与电网电压同步的正弦信号 us*=sin（t+）(=2f, f=50hz, 为电网电压 的相位角)作为参考输入，该同步信号可通过锁相环（pll）对电网电压锁相获得。1 是神 经网络的权值，变换函数 f(.)选为线性函数，即 ir=1us*=1*sin（t+）。由三角函数特性可知，谐波和无功电流 ih+i1q 与基波有功电流 i1p 即信号源与噪声源是线 性无关的，则 ih 和 ir 也是线性无关的。通过调整权值 1 可以使 ir 逐步逼近基波有功电流 i

10、1p， 通过自适应滤波器将基波有功电流 i1p 滤除,所得即为谐波和无功电流,实现了谐波检测的目 标，同时 id 作为误差信号 e 对权值 1 进行调节。i d (k ) = il (k ) ir (k )其中，k 为迭代次数。权值 1 的调节采用 delta 算法，调节公式为： (k + 1) = (k ) +k e u * (k )（4）（5）111s其中，k1 为神经网络的学习率。合理选择学习率 k1，可以使检测算法具有良好的精度和自适应跟踪能力。如果采用 us*=sin(t+)作为参考输入，则经过该检测算法所得的结果为谐波电流和无功 电流，可以应用于要求同时补偿谐波电流和无功无功电流的

11、场合。如果采用 us*=sin（t+）+ cos(t+)作为参考输入，则经过该检测算法所得的结果为谐波电流，不包含无功电流，可 以应用于只要求补偿谐波电流的场合。3.2 将谐波和无功电流作为噪声源的检测方法图 3 所示为将基波有功电流作为噪声源的检测方法，若将谐波和无功电流作为噪声源， 则其原理如图 4 所示。iil =i1p +i1q +ih i drf ()图 4 将无功和谐波电流作为噪声源的原理图从图 4 中可以看出，自适应滤波器是一个多输入单输出的耦合系统，可以用人工神经网 络实现。其中 1c 为无功电流的权值，5s,5c,ns,nc 为 5 次到 n 次谐波电流的权值；n 为 apf

12、 需要补偿的谐波电流的最高次数；f(.)为激活函数，通常是线性函数，即 f(x)=x； 为神 经网络的阈值。则：ir = f (1c cost +5s sin5t +5c cos5t +ns sinnt +nc cosnt +(k)=1c cost +5s sin5t +5c cos5t +ns sinnt +nc cosnt +(k)（6）由式（6）可以看出，通过调节权值 1c,5s,5c,ns,nc 等，可以使 ir 逐渐逼近负载电 流中的无功电流和各次谐波电流16-18。比较两种检测算法可以看出，第一种方法是将基波有功电流作为噪声源，这种方法的优 点是计算简单，可以快速准确地检测出无功和

13、谐波电流，因此适合于作为 apf 的谐波检测 算法；第二种方法是将无功和谐波电流作为噪声源，该方法的特点是通过调节权值可以准确 计算负载电流中的各次谐波电流，但前提是必须知道负载电流的频谱即所含谐波的次数，并 且计算较复杂，在检测的快速性上不能满足 apf 的要求。由于将基波有功电流作为噪声源的方法适合于作为 apf 的谐波电流检测算法，因此本 文对这种方法做了仿真验证。4. 仿真结果为了验证该检测算法的性能，本文在 matlab/simulink 软件环境下对这种方法进行 了仿真研究。电网单相电压有效值为 220v，采用三相不可控整流桥作为谐波源，带阻感负 载，r=10，l=20mh。以 a

14、 相电流为例，图 5 为不含无功的电流波形，图 6 为含有无功的 电流波形。从两个图中可以看出，这种检测算法能在 5ms 内快速地检测出谐波电流。从图 中看出这种检测方法是可以用于 apf 的谐波电流检测的，并且具有良好的检测精度和跟踪 速度。图 5 不含无功的谐波电流波形5. 结论图 6 含有无功的谐波电流波形用于 apf 的谐波电流检测方法的检测精度和跟踪速度，直接决定了其对由非线性负载产生的谐波的补偿效果，因此谐波检测方法是影响 apf 性能的一个关键因素。本文介绍了 一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法，从仿真结果可以看出这种方法有很好的实时 性和准确性，并且具有良好的参数自适应能

15、力，可以应用于 apf 的谐波电流检测。参考文献1姜齐荣，赵东元，陈建业. 有源电力滤波器m. 北京, 科学出版社, 20052王兆安，杨君，刘进军等. 谐波抑制和无功功率补偿m. 北京, 机械工业出版社, 1998.3王群，吴宁，王兆安一种基于人工神经网络的电力系统谐波测量方法j电力系统自动化, 1998，22(11)：35-394wang qun, wu ning, wang zhao-an. a neural adaptive detecting approach of harmonic current for apfand its realization of analog circu

16、itj. ieee transactions on instrumentation and measurement, 2001, 50(1)：77-845任永蜂，李含善，胡洪涛，等并联型电能质量调节器的建模仿真研究系统仿真学报, 2007, 18(20)：4620-46246梁祖权，束洪春. 基于 matlab 的电网谐波检测和补偿仿真 系统仿真学报, 2005 17（增刊）：125-127 7张国荣，张铁良，丁明，苏建徽，汪海宁等. 具有光伏并网发电功能的统一电能质量调节器仿真中 国电机工程学报, 2007, 27(14)：82-86(in chinese)8张国荣，张春凤，丁明，苏建徽，汪

17、海宁. 基于无差拍的 dvr 的控制算法及仿真. 系统仿真学报, 2008,20（20)：5493-54969危韧勇，李志勇，李群湛.一种基于 ann 理论的谐波电流动态检侧方法研究j，铁道学报，2000,22(1)：40 -4310 b. widrow, adaptive signal processingmenglewood cliffs, nj: prentice-hall, 198511 lei wan-jun, zhuo fang, wang yue, et alconductive emi analysis and suppression in an active power fi

18、lterc，power electronics specialists conference，2005，pesc'05，ieee 36th:328-33212 puengsungwan, s. kumhom, p. chamnongthai, k，et al harmonic detection for shunt hybrid active filter using adaptive filterc. power engineering conference,lescope-04, 2004,1:102-10613 li hui, wu zheng-guo, liu feia nov

19、el variable step size adaptive harmonic detecting algorithm applied to active power filterc. industrial technology,2006ieee international conference, 2006,574-57814 guo jing-lei, wu yong. an improved method for harmonic detecting, intelligent control andautomationc, 2008. wcica 2008. 7th world congr

20、ess, chongqing, china,2008,4981-498515 liu fei, zou yun-ping, ding kaia novel real-time adaptive algorithm for harmonic detecting, industrialelectronics societyc, 2003. iecon '03. the 29th annual conference of the ieee, 2003, 2561-2565.16 王群，吴宁，谢品芳. 一种基于神经元的自适应谐波电流检测法j. 电力系统自动化, 1997, 21(10)：13-

21、1617 王群，谢品芳. 模拟电路实现的神经元自适应谐波电流检测方法j. 中国电机工程学报, 1999, 19(6)：42-4618 高大威, 孙孝瑞基于自适应线性神经元网络的三相畸变电流检测方法及实现j中国电机工程学报,2001, 21(03):50-53.the simulation of a harmonic current detection methodbased on adaptive neural networkszhang guorong, wang ying, ding mingresearch center for photovoltaic system engineeri

22、ng ministry of education, the energy institute of hefei university of technology, hefei (230009)abstractactive power filter (apf)s performance is dependent on its harmonic current detection method to alarge extent. in this paper, a harmonic current detection method based on adaptive neural networks is introduced. this method can detect harmonic current fast and accurately, it could well make up the shortage of the methods based on fft, th