基于多电平有源电力滤波器研究

2022-03-21版权声明我要投稿

  摘要:为了提高谐波检测的精度和灵活性,采用了卡尔曼滤波原理和自适应线性神经元(ADALINE)组合进行控制。基于自适应线性神经元结构的谐波检测方法,通过适当的变换后,可由该算法直接分离出负载电流基波各序分量及谐波分量,并按不同的补偿目标和有源电力滤波器容量要求进行多种的组合。该方法具有消除锁相环、Park或Clark变换方法的优点,三相电网畸变时还能保证足够的精度。

  关键词:MMC;电力滤波;自适应线性神经元;

0 引言

  MMC作为一种新型的拓扑结构,具有高度模块化、多电平输出、易于实现电压等级控制等优点,在高压大功率场合具有良好的应用前景,尽管MMC有源滤波器能够有效的补偿接入点电压不平衡的大多数谐波,但当电网有单相大容量的接入与断开时,电网由平衡向不平衡变化,会产生额外的正序负序谐波,这种变化对于MMC-APF在PCC不平衡条件下维持高性能的补偿带来了很大的挑战。

  本文提出了一种基于MMC 的并联有源滤波器,用卡尔曼滤波从电源电流的基本分量快速估计正序电流,由于负序分量和零序分量会降低APF的谐波补偿效率。采用Adaline作为谐波的检测方法,实现了良好的谐波补偿。通过MATLAB仿真分析,表明了本文所提控制策略的有效性。

1 并联有源电力滤波器结构

  本文的拓扑结构选择模块化多电平变换器(MMC)逆变系统结构,分布式模块化多电平结构利用率高,鲁棒性强。图1所示为分布式模块化多电平结构,由三相六个桥臂组成,每一相有两个桥臂,每个桥臂中有N个子模块、1个缓冲电抗器组成,上下桥臂的公共点部分接入电网。其子模块系统称为SM。

  SM为MMC子模块,每个SM由两个二极管、两个IGBT组成。从图1所示的系统结构中可以看出,MMC逆变并网系统由上下两个桥臂组成,同时通过N个SM和一个电抗器串联组成了每个桥臂。当SM中的IGBT开关管处于不同的状态时,电容电压也会随着变化,根据开关管的开关情况一共分为3种工作模式,7种工作状态,在这里不再熬述。如果要对输出的电压进行控制,可以通过改变子模块的的投入和切除数量来实现。并联有源电力滤波器的主电路结构采用模块化多电平变换器(MMC),控制框图如图2所示。

2 ADALINE对谐波幅值估计

  Adaline网络是用来识别畸变波形中的电流谐波,在我们的应用中,这是根据直接法实现的,这意味着Adaline直接工作的空间的测量电流的供电网络。因此,三个Adaline网络必须用于三相供电网络。每一个都可以分解成傅立叶级数:

  在这个表达式中,I s表示电流源,I sf表示基波分量,Ish为谐波电流分量。电流I sf,I sh表示为:

  在前面的表达式中,ω是基频,α为电流与负载电压之间的相位,I11,I 12基波电流的正弦和余弦分量,I n1和I n2是谐波电流的正弦和余弦频率分量。谐波分量的识别是实现与一个Adaline为每个相位。如图3所示,(1)中电流的表达式可以写成线性组合,可以通过Adaline网络学习:

  x(t)是网络输入向量,WT是一个加权向量,输入向量的选择如下:

  然后,经学习收敛后,Adaline的权值为

  基波电流幅值将由Adaline的权重W0(k),乘以cosωt和sinωt来确定,如下所示:

  一旦确定了基波电流,用测量电流减去由Adaline估计的电流的基波分量,就可以得到谐波电流。这可以表示为:

3 仿真分析

  图4为谐波补偿后三相电流基波分量,可以看出电流呈明显的正弦分布,波形得到很好的改善。图5为基波电流FFT分析,其显示基波电流总谐波畸变率为2.78%,小于5%,可见此方法提取的基波电流畸变率符合电网标准。

4 结论

  本文采用了新型控制算法,用自适应线性神经元(Adaline)结构来进行滤波,为谐波检测进行了新的尝试,直接对负载的各序电流以及谐波电流提取,可以克服电压畸变及不对称的影响,并根据需要灵活调整谐波检测目标,能够提供APF所需的参考指令电流。在Matlab/Simulink电力电子工具箱上的仿真结果表明了该方法的有效性。

参考文献

  [1]Y.Han,L.Xu,M.M.Khan,C.Chen,G.Yao and L.Zhou,“Robust Deadbeat Control Scheme for a Hybrid APF With Resetting Filter and ADALINE-Based Harmonic Estimation Algorithm,” in IEEE Transactions on Industrial Electronics,vol.58,no.9,pp.3893-3904,Sept.2011.

  [2]杨桢,孟亨,仝泽仁,马子莹,李丽.基于改进动量因子Adaline算法的SAPF谐波检测方法[J].传感器与微系统,2020,39(09):135-137.

  [3]王硕,康劲松.一种基于自适应线性神经网络算法的永磁同步电机电流谐波提取和抑制方法[J].电工技术学报,2019,34(04):654-663.

  [4]李月根.基于谐波快速检测算法的SAPF电流补偿研究[J].电力电子技术,2020,54(04):21-25.

作者:李凯飞 李又丰 单位:黑龙江科技大学电气学院

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