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      產(chǎn)品分類

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      類型分類:
      科普知識
      數(shù)據(jù)分類:
      濁度傳感器

      一種基于人工神經(jīng)元實時諧波電流數(shù)字檢測方法

      發(fā)布日期:2022-04-17 點擊率:98

      諧波對電網(wǎng)和用電設(shè)備的有很大的危害[1、2],由諧波污染引起的問題很嚴(yán)重,必須進(jìn)行合理地治理。裝設(shè)補償裝置,進(jìn)行諧波和無功功率的補償,采用濾波器對畸變電流進(jìn)行濾波和補償是解決電網(wǎng)諧波和無功干擾的重要手段,也是消除諧波電流對電網(wǎng)影響的最終措施。有源電力濾波器原理圖如圖1.1所示,有源濾波器向電網(wǎng)注入與負(fù)載諧波電流幅值相等的反相諧波電流ic以抵消原有諧波電流,使電源電流is近似為正弦波。諧波檢測電路檢測的結(jié)果是控制電路的輸入,從而決定控制電路的輸出,而控制電路的輸出又決定了有源電力濾波器的輸出補償電流ic,所以有源電力濾波器補償電流大小、方向、相位及精度很大程度取決于諧波的檢測電路。如果檢測電路具有實時性好、精度高、誤差小等優(yōu)點,有源電力濾波器的補償就會較好。否則,有源電力濾波器補償電流ic要么大于諧波電流,出現(xiàn)過補償,從而成為又一諧波源;要么ic小于諧波電流,出現(xiàn)欠補償。諧波檢測對有源電力濾波器補償起很大的決定性作用,如果要求有源電力濾波器的補償效果好,必須使諧波檢測電路檢測電路具有實時性好、精度高、誤差小等優(yōu)點,實時性和連續(xù)性均有賴于無功電流的檢測的實時性和精度,所以有必要深入研究諧波測量電路。

      傳統(tǒng)的檢測方法有Fryze時域分解、槽形濾波器、基于頻域的FFT變換法、用于不平衡三相系統(tǒng)的同步檢測法,這些方法主要的缺點是1)時延較大;2)難以實現(xiàn),如槽形濾波器法;3)當(dāng)電壓畸變時將帶來較大的誤差。近來提出的P-Q法[3]的缺點是在電源畸變大時,含有畸變的電壓,使計算的iaf、ibf、 icf也含有諧波,而、由各次諧波電流成分組成,因而該法在諧波較大的情況下誤差較大。
        
      1 基于自適應(yīng)干擾對消原理的諧波檢測方法
        自適應(yīng)干擾對消理論技術(shù)是近年來得到廣泛使用的信號處理技術(shù)[4、5、6]。由于它能夠通過不斷的自我學(xué)習(xí)和自我調(diào)整使系統(tǒng)處于最佳狀態(tài),所以在不同的領(lǐng)域得到應(yīng)用。
        自適應(yīng)干擾對消原理是:系統(tǒng)有兩個輸入端——原始輸入和參考輸入端(原理圖參見圖2)。系統(tǒng)的原始輸入是信號S和加性噪聲N0,S和N0不相關(guān)。系統(tǒng)的參考輸入端是噪聲N1與N0相關(guān)但與S不相關(guān)。N1經(jīng)過自適應(yīng)濾波器處理后與原始輸入信號相減,系統(tǒng)經(jīng)過自適應(yīng)算法的調(diào)整,使系統(tǒng)平均輸出功率最小,也就是使N1逼近N0,然后減去原始輸入中的N0成分,以達(dá)到抵消干擾的目的。可以證明:此時系統(tǒng)的輸出ε是信號S在最小均方準(zhǔn)則下的最佳估計[7]。
         諧波檢測的目的為了實時地提取畸變電流中的諧波和無功電流。如果把基波電壓作為參考輸入,而非線性負(fù)荷電流作為原始輸入。與上述情況相似,通過自適應(yīng)濾波器出來后的參考輸入,最終被迫在幅度和相位上逼近電壓原始輸入中的基波信號,然后從負(fù)載電流中減去這基波分量,結(jié)果為系統(tǒng)的輸出—所有諧波分量和無功之和,就達(dá)到檢測諧波和無功的目的了。同理,將基波及與基波的正交函數(shù)作為輸入,就達(dá)到檢測諧波電流的目的了。

      2 基于人工神經(jīng)元自適應(yīng)的諧波檢測方法
        2.1 無時延的人工神經(jīng)元諧波和無功檢測方法
        單個人工神經(jīng)元有一定的處理、計算及映射能力,具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力,所以上述的自適應(yīng)濾波器實現(xiàn)的檢測系統(tǒng),也可以用神經(jīng)元代替,如果性能較好、學(xué)習(xí)算法簡單,由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)簡單,就能達(dá)到快速檢測諧波的目的。
        無時延的諧波檢測方法可以檢測廣義無功電流ib(也就是諧波電流ih及無功電流i1q之和)。無時延自適應(yīng)神經(jīng)元諧波及無功電流檢測方法的框圖見圖3。
        2.2 正交函數(shù)輸入的神經(jīng)元自適應(yīng)諧波檢測方法
         這種方法實際上是有時延的神經(jīng)元諧波檢測方法的特例,也就是將時延設(shè)定為-T/4,將m設(shè)定為1,而形成兩個正交的函數(shù)作為參考輸入,在實現(xiàn)時把這種方法的時延設(shè)定為-T/4,它的實現(xiàn)可以取保存在內(nèi)存的現(xiàn)在時刻以前四分之一周期的電壓采樣作為余弦函數(shù)。如果在電壓頻率較恒定的情況下(一般電壓畸變很小),可以先計算出采樣數(shù)目差,然后用現(xiàn)時刻的采樣電壓和保存在內(nèi)存的現(xiàn)在時刻以前計算出的采樣電壓作為參考輸入,那么,參考輸入向量為:
        X(k)=[u(k),u(k+T/4)] (1)
         在電壓頻率變化不大,在這里只要根據(jù)采樣的頻率和基波平移900相角所需要時間來計算現(xiàn)時刻以前的時刻:
        T/4?T′=1/(50′4)?(1/2000)=10 (2)
        式中T為頻率固定的電壓的周期,T′為采樣周期。圖4為正交函數(shù)輸入的電壓頻率固定的神經(jīng)元自適應(yīng)諧波檢測方法的框圖。
        2.3 基于人工神經(jīng)元自適應(yīng)的諧波檢測方法的實現(xiàn)
        在這里,神經(jīng)元為離散型輸入,這里權(quán)值w為模擬量,在區(qū)間[-1,1]之間取隨機(jī)值,采樣周期取2000HZ,初始閥值為零,學(xué)習(xí)率先選h=0.11,以后再根據(jù)實驗結(jié)果進(jìn)行調(diào)整,慣性系數(shù)為a=0.1。
        其中數(shù)組x(120),y(120)分別為電壓、電流采樣后保存在PC機(jī)內(nèi)存的數(shù)值。
        
      3 實驗結(jié)果
        本實驗將Pentium的CPU、主頻率為100MHz、內(nèi)存為8MB的PC兼容機(jī),作為數(shù)據(jù)計算的硬件,將PCL-818L多功能卡作為集數(shù)據(jù)采樣、A/D轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)傳輸硬件。由于單位方波具有代表性,本文使用單位方波非線性負(fù)載電流做實驗。
        3.1 無時延的人工神經(jīng)元諧波和無功檢測方法實驗結(jié)果
        3.1.1單方波非線性負(fù)載電流的實驗結(jié)果
        通過大量地實驗研究,發(fā)現(xiàn)對于不同的h值,計算的結(jié)果與實驗結(jié)果的誤差不同,當(dāng)h=0.04,a=0.01時,ir趨近i1p,id逼近ic,誤差也很小,詳見圖5。圖5是初始權(quán)值為在-1到1的隨機(jī)值,初始閥值為零。利用電源電壓作為參考輸入,采樣頻率為2000Hz(下面實驗都為2000Hz)對幅值為1的方波非線性負(fù)載電流計算它的諧波及無功電流的實驗結(jié)果。為了了解及驗證實驗的結(jié)果,在圖中同時畫了ic(檢測值)和i1p(由理論計算得到的)的波形,圖5.b為從圖5.a中分



      離出來的有功電流,諧波及無功電流的波形示于圖5.c中,圖5.d為檢測出的諧波及無功電流與理論值之間的誤差。由圖5可以明顯地看出在第一個周期內(nèi)無論是有功電流還是諧波及無功電流都與理論值有一定的差別,大約在第二個周期它們的差別就不太大了,計算有功電流ir逼近其理論值i1p、而計算諧波及無功電流id趨近于理論廣義無功電流ic,它們的誤差在第二周期以后僅僅在0.1A以下,約占總電流的5%左右,從上述兩種結(jié)果可以看出,神經(jīng)元的學(xué)習(xí)率h合理選擇對神經(jīng)元的學(xué)習(xí)收斂具有較大的影響,合理的學(xué)習(xí)率h選擇可以加速收斂。
        3.1.2 頻率變化的方波非線性負(fù)載電流的實驗結(jié)果
        詳見圖6。該結(jié)果是在h=0.04,a=0.01條件下,從新啟動系統(tǒng),在第三個周期改變負(fù)載電流的頻率,從50Hz變?yōu)?5Hz。從圖6.b、 6.c及6.d中可以清楚地看出:頻率對無延遲神經(jīng)元諧波檢測系統(tǒng)來說影響不大,也就是說,該方法對頻率的變化有較強(qiáng)的適應(yīng)性,能夠幾乎完全跟隨頻率的變化,有功電流、諧波及無功電流都能隨著頻率的變化而變化,誤差率沒有因為頻率改變而變化。



      3.2正交函數(shù)輸入的神經(jīng)元自適應(yīng)諧波檢測方法
        3.2.2 負(fù)載電流變化的方波檢測結(jié)果
        結(jié)果詳見圖7。從圖7.b和圖7.c中可以看出,當(dāng)負(fù)載電流從1A突變到0.5A時,大約經(jīng)過一個周期的適應(yīng),計算基波電流ir和諧波電流id逼近它們的理論值i1、ih,說明這種方法對負(fù)載電流變化的跟隨性也比較好。從誤差曲線圖7.d看,在負(fù)載電流變化的第二周期,誤差就小于0.1A了。
        3.2.3 頻率變化的方波非線性負(fù)載電流檢測結(jié)果
         從圖8中可以清楚地看出,正交函數(shù)作為參考輸入的神經(jīng)元自適應(yīng)諧波檢測系統(tǒng)對頻率變化不“敏感”,在頻率變化時,不會產(chǎn)生突變,能夠迅速跟隨頻率變化,在圖8.b、8.c中計算基波電流ir和諧波電流id與緊密地隨著它們的理論電流i1、ic變化而變化。因此,系統(tǒng)始終具有對被檢測的負(fù)載電流頻率自動跟隨能力。



      4 結(jié)論
        綜上所述,實驗結(jié)果證明了所提出的無時延的神經(jīng)元自適應(yīng)諧波和無功電流檢測方法以及正交輸入神經(jīng)元自適應(yīng)諧波電流檢測方法的正確性,所提出的方法對負(fù)載電流的頻率變化及幅值變化具有自適應(yīng)性,證明了所提出的方法具有良好的實時性。從而本文所提出的方法確實可行。
        
      參考文獻(xiàn):
         [1] Joseph S.Subjak et al., Harmonics-causes, effects, measurements, and analysis; An Update, IEEE Trans. on Ind. April, VOL.26, NO.6, 1034-1042, Nov./Dec. 1990
         [2] D.V.Bose, Harmonics analysis and suppression for electrical system supplying static converter and other nonlinear loads, IEEE Trans. on Ind. April, vol.15, NO.5, 1979
        [3] 湯紅誠 張曉清 馮璞喬,諧波及無功電流實時檢測方法的現(xiàn)狀和展望,后勤工程學(xué)院學(xué)報,VOL.14,NO.3,48-53,1998
        [4] 羅世國,有源電力濾波器的研究,博士學(xué)位論文,重慶大學(xué), 1~2,1993
         [5] John R. Glover, Adaptive Noise Canceling Applied to Sinusoidal Interference, IEEE Trans. on Accost, Speech, and Signal Processing,
        Vol.ASSP-25, 484-491,Dec.1977
        [6] C.F.N. Cowan and P.M. Grant, Adaptive Filters, Prentice-Hall, Inc., 1985
        [7] 湯紅誠,諧波電流數(shù)字檢測方法的研究及實現(xiàn),碩士學(xué)位論文,后勤工程學(xué)院,18-20,1999

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