基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器的仿真研究

1、基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器的仿真研究小组成员：分工：工作内容负责人参与者文献与资料收集逆变系统工作原理研究模型建立及分析报告撰写摘要首次将自适应逆控制应用于并联型有源电力滤波器的控制,提出了一种新的并联型电力有源滤波器的控制方法。此方法把有源滤波器及主电路部分看作广义有源滤波器并利用其逆模型作为控制器对其进行控制。此控制算法对电路中的参数变化不敏感,不但简单易行,而且比较可靠有效,对理想三相电源电压能够产生较好的补偿效果,当电源电压出现畸变和不平衡时,仍能得到较好的补偿效果。仿真结果证实了所提出算法的可行性。关键词:自适应逆控制有源电力滤波器广义有源滤波器目录1引言51.1APF简

2、介512研究背景62基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器62.1有源滤波器的基本原理62.2基于自适应逆控制并联型有源电力滤波器72.3自适应滤波器及算法的设计83不同电源电压情况下补偿性能的仿真研究83.1电源电压为理想情况时的仿真研究93.2电源电压畸变情况时的仿真研究93.3电源电压不平衡时的仿真研究94滤波电感和自适应参数对滤波性能影响的仿真105结论13参考文献141引言1.1APF简介有源电力滤波器（APF：Active power filter）是一种用于动态抑制谐波、补偿无功的新型电力电子装置，它能够对不同大小和频率的谐波进行快速跟踪补偿，之所以称为有源，是相对于无源LC滤波

3、器，只能被动吸收固定频率与大小的谐波而言，APF可以通过采样负载电流并进行各次谐波和无功的分离，控制并主动输出电流的大小、频率和相位，并且快速响应，抵销负载中相应电流，实现了动态跟踪补偿，而且可以既补谐波又补无功和不平衡。三相电路瞬时无功功率理论是APF发展的主要APF；APF有并联型和串联型两种，前者用的多；并联有源滤波器主要是治理电流谐波，串联有源滤波器主要是治理电压谐波等引起的问题。有源滤波器同无源滤波器比较，治理效果好，主要可以同时滤除多次及高次谐波，不会引起谐振，但是价位相对高！实际应用安全系数很低，国际普遍做法是以变压器升压，来保证可靠性，国家相关部门也要求以变压器升压的形式和有源

4、滤波器结合，治理高压谐波！APF主要用于以下场合1.变频设备的应用场合随着技术的进步，变频设备大量应用于各类场合，变频设备会产生大量的谐波，因此，这类场合是有源滤波器主要的目标市场之一。2.不稳定负荷的应用场合不稳定负荷不是有源滤波器的主要市场，但它是电力系统一个极其重要的方面，因为不稳定的负荷虽然所占比例不大，但是它们对电力系统产生的影响却远远大于其它负荷所造成的影响，因此对于该类应用场合也应作为有源滤波器的主要市场方向之一。3.钢铁厂钢铁厂的电弧炉、轧钢机等是主要的谐波发生设备，且主要是冲击性负荷，对钢铁厂附近的其它负荷有很大影响。同时，谐波问题对钢铁厂无功补偿的影响很大，所以应以无功补偿

5、和谐波治理同时处理作为目标。4.有色冶金有色冶金的负荷除电弧炉性质的负荷外，还由于采用直流湿法冶金而产生大量的直流成分。5.港口机械港机是大型的提升设备，一般都采用很大的变频器，因此是港口机械主要的谐波发生源，因此对于该类应用场合也应作为有源滤波器的市场方向之一。6.电气化铁路电气化铁路一般使用直流电机拖动，因此是一个市政方面的主要谐波源。根据现有上海、北京等地电气化铁路的运行情况，大多数系统都安装了滤波器。预计本产品可以达到电气铁路滤波器国产化的作用。7.高精度自动化生产线高精度自动化生产线本身不产生谐波，但是对于电能质量有很高的要求，因此需要在高精度自动化生产线的供电侧安装有源滤波器，以降

6、低谐波对生产线的影响。8.办公大楼、大型商业区等节能灯和空调集中场所办公大楼、大型商业区等节能灯和空调集中场所的谐波情况也非常严重，治理方法宜采用集中治理方法，以节省成本。12研究背景自适应逆控制在控制系统和调节器的设计中是一种很新颖的方法1,该方法用被控对象传递函数的逆作为串联控制器来对系统的动态特性做开环控制,系统动态特性控制和对象扰动控制被分为两个单独的过程2, 3。自适应逆控制的控制器是自适应的,将其调节到既能使得对象及其控制器的总体动态响应达到最优;同时又能做到对系统动态特性的控制与对象扰动的控制分开处理而互不影响。自适应逆控制在消噪方面得到大量应用,已经成功解决了诸如空调管道中风扇

7、噪声和汽车的马路噪声等许多噪声消除问题4,但目前国内外自适应逆控制在电力电子应用方面的报道较少,文献5将逆控制用于直流伺服电机位置和速度的控制,文献6将其应用于一个开关DC-DC升压电路,而用于有源滤波器的报道尚未发现。本文将自适应逆控制思想应用于并联型有源电力滤波器(APF)的控制,将包括主电路与负载以及APF在内的电路结构看作广义的APF,通过求此广义APF的离线逆作为控制器实现对APF的控制。并分别对系统不同电压情况以及滤波电感和自适应参数改变对系统补偿效果的影响进行了仿真研究。仿真结果证明了所提出的控制算法不但算法简单,而且性能非常可靠。不仅在理想的电源电压情况下具有较好的补偿效果,而

8、且当电源电压出现畸变与不对称情况下,仍能够得到较好的补偿效果。2基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器2.1有源滤波器的基本原理图1 并联型有源电力滤波器图1为传统并联型有源电力滤波器的基本原理图7。从图1可知 ist=ilt+ict （1）其中iL(t)为非线性负载产生的负载电流,将其进行傅氏分解 iLt=Ilmsinkt+1+i=2Inmsinnkt+n （2）式中:I1m为基波电流的幅值;Inm为n次谐波电流的幅值;iL1(t)为基波电流;iLh(t)为谐波电流。如果 ict=iL1t-iLt=-iLh(t) （3）那么系统仅向负载提供基波电流,补偿后的系统电流将不再含有谐波成分。因此通

9、过检测负荷产生的谐波电流,得到补偿电流的期望值,然后再控制脉宽调制(PWM )逆变器使之产生相应的补偿电流,然后将补偿电流注入到负荷节点以抵消负荷产生的谐波电流,达到滤波的目的。图1代表的有源电力滤波器的典型结构总是将滤波器的滤波电路和主电路分离开来,对有源滤波器的检测和控制要分别进行,而且由于直流端电容电压的储能功能,必须同时对直流端电容电压进行控制来减小扰动,而常规的控制方法如比例积分(proportion-integral, PI)控制总是存在参数难以调节而且对电路参数变化敏感的问题,而且常规的控制方法对由整流桥负载产生的谐波在跳变点处补偿时在补偿电流中总会因跟踪速度而产生尖峰。2.2基

10、于自适应逆控制并联型有源电力滤波器图2基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器图2为所提出的基于自适应逆控制结构的并联型有源滤波器控制框图,将图1中包括主电路与负载以及APF在内的电路结构看作广义的APF。根据文献8的分析,直流端电容电压的变化反映了主电路中电网电流的变化,通过控制电容电压为恒定参考值,即可达到控制谐波补V=f(i) (4)式中:V为有源滤波器直流端电容电压;i为期望的主电流幅值。图2基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器根据式(4)所给出的关系,我们对广义的APF进行自适应建模,得出其自适应模型后,那么通过离线建模可以得到自适应模型的逆模型i=f-1(V),也即图2中的C (z

11、)。得到逆模型后,此逆模型的复制作为控制器来实现对有源滤波器的控制。控制器的输出信号i*s作为离线逆建模过程的指令信号。而控制器的输入信号可以设定为直流端电容电压的参考信号V*dc。由于C (z)为APF模型的逆模型,因此在离线过程收敛的情况下,APF的模型与C (z)的级联传函即为1。在控制电路中,广义APF与C (z)的级联传函也为1,那么将控制器的输入指令给定为参考信号V*dc,广义的APF在完全收敛的情况下就跟踪这个输入信号。此控制方法中因为将广义的APF看作一个整体来控制,通过控制直流端电容电压的输出来控制整个APF,比起传统的控制方法来说,既不用再为直流端电容电压另设一套控制线路,

12、又不存在任何参数调节困难的问题,而且因为是采用自适应滤波器,对滤波电路中参数的改变不敏感,因此比较可靠。2.3自适应滤波器及算法的设计传统的无限冲击响应(infinity impulse re-sponse, IIR)滤波器虽然性能较好,但相位移大,无法引入到APF的实时控制之中,而有限冲击响应FIR滤波器可做到较小相移9,在本算法中采用2阶有限冲击响应(finite impulse response,FIR)滤波器即可满足要求。最小均方算法(least-mean square, LMS)由于计算简单、量小、便于实现,算法的跟踪性能较好,而且因为在本控制系统中不管是广义APF的自适应模型,还是

13、由此模型得到的控制器,采用FIR结构的滤波器只需2阶即可满足要求,因此本文采用的自适应算法为LMS算法。3不同电源电压情况下补偿性能的仿真研究针对所研究的算法,建立了基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器的仿真模型,仿真中的电路不变参数见表1。电源阻抗补偿支路电感电源电压自适应滤波参数直流侧电容二极管整流桥负载0.3mH5mH220VN=2,=0.0012200F50mH，30（串联）表1仿真模型的电路参数3.1电源电压为理想情况时的仿真研究对理想电源电压情况可用如下方程表示:Ua=U1sin（kt） Ua=U1sin（kt-1200） （5）Ua=U1sin(kt+1200）式中:U1为22

14、0 V的峰值电压;k为基波频率,50Hz。3.2电源电压畸变情况时的仿真研究当电源电压发生畸变时,用如下方程式表示:ea=U1sinkt+U2sin5kt ea=U1sinkt-1200+U2sin5kt-1200 (6)ea=U1sinkt+1200+U2sin5kt+1200其中,U1,k定义同式(5),U2= 22V。此时电源电压发生了5次畸变。3.3电源电压不平衡时的仿真研究电源电压不平衡时的情况用如下的方程式来表示:ea=U1sinkt+U2sinkt ea=U1sinkt-1200+U2sinkt-1200 (7)ea=U1sinkt+1200+U2sinkt+1200其中,U1,

15、k及U2的定义如同式(6)。此时因为电源电压中含有负序电压,所以电压不再是平衡的。图3为几种情况的仿真结果。图3a为负载电流的波形,在几种电源电压情况下负载电流基本不变,从其谐波含量图可以看出,在补偿前电源电流畸变严重,单次谐波如5、7次谐波含量都非常高。图3b、图3c、图3d分别为理想电源电压、电源电压畸变时及电源电压不平衡时3种补偿后的电网电流波形及谐波含量图。从图3可以看出,无论是对理想的电源还是当电源电压发生畸变或者不平衡,补偿后的电网电流中单次谐波含量都比较低,而且在负载电流跳变点处不存在任何尖峰,这说明基于自适应逆控制的有源滤波器具有较好的动态跟踪补偿性能,而不管电网情况是否理想。

16、表2定量地描述了补偿前后电网电流中最高次谐波及其含量。从表2中可以看出对于3种电源电压情况来说,补偿后的单次谐波含量大大降低,说明所提出的控制方式具有较好的补偿性能。负载电流最高次谐波含量%714.222510.921补偿后电网电流理想电源72.16151.976畸变52.081131.908不平衡271.599151.586表2补偿前后主电流中最高次谐波含量对照表4滤波电感和自适应参数对滤波性能影响的仿真在表1其它参数不变的情况下,对理想电源电压情况,分别改变补偿支路的滤波电感和自适应步长参数,仿真研究滤波器相应的补偿性能,表3、表4分别为相应参数改变时所对应的补偿后主电流中所含的最高次谐波

17、图3,4,5为matlab仿真模型。图3图4图5表3滤波电感变化时的补偿效果对照表滤波电感L/mH最高次谐波含量/%17385.9045.289237132.9512.30931.2518.752.0101.907423351.6411.61255171.6351.454623111.5621.38171171.5401.47081172.1762.08895113.6833.497表4自适应参数变化时的补偿效果对照表自适应步长参数最高次谐波含量/%22232.9211.42711152.0241.369055351.4881.4410.15171.5811.1740.051.52.51.70

18、91.6150.015111.5201.4950.0011771.5261.350当主电路滤波电感在一定范围内变化时,APF的滤波性能并没有受到明显的影响。对于选定的负载,滤波电感的选取有一个最佳值,从表3可以看出,当滤波电感值为6mH时主电流的谐波含量最低,当电感值在其附近变化时,滤波性能逐渐变差,但是总体来说,并联型有源电力滤波器对电路参数的变化不是很敏感。而对于建模和离线建模过程自适应参数来说,为简化起见,在本仿真中取相同的值。从表4可以看出,本算法中的自适应参数可以在一个较大的范围内取值,只要保证建模以及离线建模过程是收敛的,APF都能取得较好的滤波效果。相对来说,稍微大些的自适应参数

19、具有较好的滤波效果。5结论本文首次将自适应逆控制的思想,应用于有源电力滤波器的研究,提出了基于自适应逆控制的并联型有源电力滤波器,并且对所提出的控制方法进行了仿真研究,本方法不仅简单易行,而且具有可靠的性能,因为算法本身的自适应性能,因此在较大的范围内对电路参数的变化不敏感。仿真结果表明,将自适应逆控制用于有源电力滤波器的控制,不但理想电源情况下可以产生较好的补偿效果,而且当电网中电源发生畸变和不平衡时仍然可以取得非常好的控制效果,仿真结果表明了所提出的控制方法的有效性。参考文献1W idrow B, W alach E. Adaptive Inverse ControlJ. ControEn

20、gineering Practice, 1997, 5(1): 1461472W idrow B, W alach E著.刘树棠,韩崇昭译.自适应逆控制M .西安:西安交通大学出版社, 20003W idrow B, Bilello M. Adaptive Inverse ControlC . Pro-ceeding of the 1993 International Symposium on IntelligentControl. Chicago, 1993: 164赵斌,张如辉,齐占庆.基于自适应逆控制的飞机客舱消噪系统J.控制工程, 2002, 9(6): 84865Jianm ing Lu, Muhammad Shafiq, Takashi Yahagi. M odeReference Adaptive Control forNonm inimum Phase Systemand ItsA