专利名称：基于加权一阶局域理论的综合电力滤波器谐波电流预测方法
技术领域：
本发明涉及一种电力滤波器谐波电流预测方法，特别是一种基于加权一阶局域理论的综合电力滤波器谐波电流预测方法。
背景技术：
由无源滤波器和有源滤波器组成的综合电力滤波器具有低成本和高滤波性能的特点，因而很快成为了热门研究课题。快速而准确地检测出谐波，是综合电力滤波器实现有效补偿谐波的基础和前提。在现有的谐波电流检测方法中，基于自适应对消原理的谐波检测方法具有良好的自适应能力，它的缺点是动态响应速度较慢，其延时超过一个周期。基于傅立叶变换的谐波检测方法具有检测准确度高、实现简单、功能多和使用方便等诸多优点，但也存在计算工作量大、计算时间长等缺点，其延时亦超过一个周期。基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法，具有较好的实时性，有较快的动态响应速度，但这种方法会因被检测对象电流中谐波构成和采用滤波器的不同而有不同的延时，其延时接近一个周期，检测三相整流负载谐波的延时最小，也达到1/6周期。因此上述方法检测的结果实际上是较长时间前的谐波。解决延时这一问题最好的办法是对谐波电流进行跟踪和预测，根据预测值对谐波电流进行补偿。2001年16期的《电工技术学报》中《电力牵引系统的预测型谐波电流检测方法研究》一文提出了电力牵引系统的谐波电流预测方法，Digital adaptive control of three phase adynamic power filter under unsymmertrical loading condition[c].Proceeding of IEEE PESC一文提出了一种在不对称负载情况下有源电力滤波器的预测控制方法，它们虽然能够在t时刻预测出t+1时刻的谐波电流，但由于采样和计算都需要时间，而且这段时间常常接近一个周期，因而仍然会引起差拍产生较大的误差。2002年22期《中国电机工程学报》中《基于灰色理论的有源滤波器的预测控制》一文提出了基于灰色理论的有源滤波器的预测控制方法，较好地实现了无时延预测控制，但计算过程比较复杂，实现起来比较困难。
传统预测方法 以2001年16期的《电工技术学报》中《电力牵引系统的预测型谐波电流检测方法研究》一文提出的电力牵引系统的谐波电流预测方法为例该方法在第n周期k+1点的预测值表示为in(k+1)＝i1n(k+1)+i2n(k+1) (1)式(1)中n为基波周期序列，k为一个周期内的采样点序列，i1n(k+1)为固定分量，i2n(k+1)为扰动分量；当负荷电流渐变时，采用线性外推算法可求得固定分量i1n(k+1)＝2in-1(k+1)-in-2(k+1) (2)利用二阶外推算法可求得扰动分量i2n(k+1)＝3ien(k)-3ien(k-1)+ien(k-2)(3)式(3)中的ien(k)＝in(k)-in-1(k)。
当负荷电流剧烈变化时，可通过对预测环节进行适当处理后得到；引入参数A，若
in(k)＝A·in-1(k) (4)则in*(k+1)＝A·in-1(k+1)(5)在运算过程中，当A大于某一设定值时，说明系统负荷电流发生了剧烈变化，按式(4)、(5)计算；当A小于某一设定值时，按式(1)、(2)、(3)计算；由于该方法能在t时刻预报t+1时刻的谐波电流，因而它能减少低通滤波器造成的延时和APF控制的时滞，从而达到了减少谐波检测误差的目的；但其存在的问题也是显然的为了在t+1时刻消除谐波，控制策略应该在t时刻执行，但由于计算A值需要时间，对A值进行判断后选取运算方法也需要时间，再对谐波电流进行预测更需要时间，而且这段时间常常接近一个周期，因而必然会引起时延，导致差拍，使得该谐波预测方法仍然会存在一些误差。
该方法是针对电力牵引负荷提出来的，对于电力牵引负荷的谐波检测比较准确，但对于一般的非线性负载误差会大些，因而要把该方法推广到一般的非线性负载，仍然还有一些问题需要作进一步探讨。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于加权一阶局域理论的综合电力滤波器谐波电流预测方法，它可以实现两步预测的无时延控制，大大提高了预测精度和消噪能力，同时具有原理简单和实时性好等特点。
有必要先研究以下综合电力滤波器工作原理
综合电力滤波器系统由无源滤波器和有源滤波器两部分组成的。无源滤波器由5次、7次和高通滤波器组成，其中5次、7次滤波器均由单调谐滤波器组成，主要起滤除谐波和实现无功功率补偿的作用；高通滤波器主要起滤除开关频率附近谐波的作用，通常采用二阶高通滤波器。有源滤波器由谐波预测、控制电路和补偿电路等组成，主要起提高、改善无源滤波器滤波效果目的，并能有效地抑制电力系统阻抗和无源滤波器之间可能产生的串、并联谐振，使得无源和有源滤波器总的串联谐波阻抗对各次谐波都为零，从而使所有的负载谐波电流流入无源滤波器支路。由于有源滤波器不是直接抑制和补偿谐波，由它所产生的补偿电压中不含基波电压，只含谐波电压，故其功率容量较小，因而滤波器的成本得以下降。
基于加权一阶局域理论的谐波电流预测方法由D.J.Farmer和Takans等提出的时间延迟相空间重构方法，为时间序列预测提供了一条崭新的途径。该方法根据拟合相空间中吸引子的方式可分为全域法和局域法。所谓全域法是将轨迹中的全部点作为拟合对象，找出其规律，由此预测轨迹的走向。由于实际数据总是有限的，以及相空间比较复杂，从而难以求出映射函数。局域法是将相空间轨迹的最后一点作为中心点，把离中心点最近的若干点作为相关点，然后对这些相关点作出拟合，再估计轨迹下一点的走向，最后从预测出的轨迹过程中分离出所需要的预测值。由于实际中相空间领域中各点与中心点之间的距离是一个非常重要的参数，预测的准确性往往处决于与中心点距离最近的那几个点，因此将中心点的空间距离作为一个拟合参数引入预测过程，在一定程度上可以提高预测精度，并有一定的消噪能力。加权一阶局域法就是在一阶局域算法的基础上考虑相空间领域中各点与中心点之间的距离后得到的，其原理与基本步骤为第一步，预处理设Ih(t)为t时刻谐波的中心点，其参考向量集为Ihi(t)，则t+1时刻谐波参考向量集满足下列一阶局域线性拟合Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)，其中i＝1，2，…，n，a、b为拟合参数，E=11···1m,]]>其中m≥1；由于谐波问题属于低维空间，因而这里只讨论m＝1的情况；由此可得一阶加权局域线性拟合的矩阵形式Ih1(t+1)Ih2(t+1)···Ihn(t+1)=a+bIh1(t)a+bIh2(t)···a+bIhn(t);]]>第二步，根据G-P算法计算出时间序列的关联维数关联函数为Cn(r)=1/N2Σi,j=1Nθ(r-|Ihi-Ihj|);]]>其中N为邻域中点的数目，r为给定的小正数，|Ihi-Ihj|表示两相点之间的距离，θ为Heaviside函数，且 当r→0时可得limr→0Cn(r)∝rH;]]>H称为关联维数，选取适当的r值使得H=lnCn(r)lnr;]]>第三步，寻找邻近点在相空间中求出Ih(t)的参考向量集Ihi(t)，计算出各点到中心点Ih(t)之间的距离di，其中的最小距离为dmin，由此计算出Ihi(t)的权值
Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)];]]>其α为参数，一般取α＝1；第四步，进行预测对第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)和第三步中的Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)]]]>利用加权最小二乘法可得minΣi=1npi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]2;]]>将其分别对a、b求偏导可得Σi=1n-2pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]=0]]>和Σi=1n-pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]Ihi(t)=0;]]>联立求解可得a=Σi=1npiIhi(t+1)-Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2Σi=1npiIhi(t);]]>b=Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2;]]>将所得a、b之值代入第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)，便可求出Ih(t)的一步预测值Ih(t+1)，然后根据一步预测值Ih(t+1)求得两步预测值Ih(t+2)。
图1为综合电力滤波器原理图；图2为加权一阶局域预测原理图；
图3为预测控制系统框图；图4为采用传统预测方法补偿后的电流波形；图5为采用局域预测方法补偿后的电流波形；图6为负载突变时的电流波形；图7为负载突变时的电流输出响应；图8为两种检测方法得出的谐波含量比较图。
具体实施例方式
谐波电流的预报谐波电流的预报原理如图2所示，其原理与基本步骤为第一步，预处理设Ih(t)为t时刻谐波的中心点，其参考向量集为Ihi(t)，则t+1时刻谐波参考向量集满足下列一阶局域线性拟合Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)，其中i＝1，2，…，n，a、b为拟合参数，E=11···1m,]]>其中m≥1；由于谐波问题属于低维空间，因而这里只讨论m＝1的情况；由此可得一阶加权局域线性拟合的矩阵形式Ih1(t+1)Ih2(t+1)···Ihn(t+1)=a+bIh1(t)a+bIh2(t)···a+bIhn(t);]]>第二步，根据G-P算法计算出时间序列的关联维数关联函数为Cn(r)=1/N2Σi,j=1Nθ(r-|Ihi-Ihj|);]]>其中N为邻域中点的数目，r为给定的小正数，|Ihi-Ihj|表示两相点之间的距离，θ为Heaviside函数，且 当r→0时可得limr→0Cn(r)∝rH;]]>H称为关联维数，选取适当的r值使得H=lnCn(r)lnr;]]>第三步，寻找邻近点在相空间中求出Ih(t)的参考向量集Ihi(t)，计算出各点到中心点Ih(t)之间的距离di，其中的最小距离为dmin，由此计算出Ihi(t)的权值Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)];]]>其α为参数，一般取α＝1；第四步，进行预测对第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)和第三步中的Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)]]]>利用加权最小二乘法可得minΣi=1npi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]2;]]>将其分别对a、b求偏导可得Σi=1n-2pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]=0]]>和Σi=1n-pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]Ihi(t)=0;]]>联立求解可得a=Σi=1npiIhi(t+1)-Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2Σi=1npiIhi(t);]]>b=Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2;]]>将所得a、b之值代入第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)，便可求出Ih(t)的一步预测值Ih(t+1)，然后根据一步预测值Ih(t+1)求得两步预测值Ih(t+2)。
输出电流的预报综合电力滤波器输出电流的预报原理见图3所示。将补偿模块的部分输出电流ip(t)反馈到预测模块，由于t时刻各个开关的状态已知，电源电压在一个周期内保持恒定，因而可以根据t时刻的输出电流计算出t+1时刻的输出电流ip(t+1)=ip(t)+13vd-vs(t)L·ω]]>进而预测出t+2时刻的输出电流ip(t+2)=ip(t+1)+13va-vs(t)L·ω]]>式中的vd为有源滤波器中直流测电容两端的电压，vs为电源电压，L为与逆变桥串联线圈的电感，ω为采样电流角频率。
预测控制预测控制是一种优化控制，但它与通常的离散最优控制不同，不是采用一个不变的全局最优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略，始终把优化过程建立在从实际过程中获得最新信息的基础上，因此可以获得鲁棒性较满意的结果。基于加权一阶局域理论的预测控制原理如图3所示。它由预测模块、控制模块和补偿模块等组成。局域预测模块根据t时刻谐波检测电路输出的谐波电流ih(t)预测出t+2时刻的谐波电流ih(t+2)，并求出其与理想值的偏差，从而选择第t+1步的控制策略，利用最小二乘法使得t+2时刻偏差值达到最小值。由于实际系统存在着非线性、时变、模型失配和干扰等不确定因素，使得预测过程中产生较大误差。为了解决这一问题，将局域预测模型输出的部分谐波值与谐波设定值相比较，得出模型的预测误差，再利用该误差来校正预测值，从而得到更为准确的谐波电流预测值。正是由模型预测加反馈校正的过程使得局域预测控制具有很强的抗干扰和克服系统不稳定性的能力。
仿真与实验结果分析将本发明提出的谐波电流预测方法应用到补偿功率为3KVA的综合型电力滤波器中，三相电源线电压为380V，基波频率为50Hz，负载为典型谐波源——三相整流负载。该滤波器中的无源滤波器参数如下滤波器L/mHC/μF5次滤波器 13.420.67次滤波器 11.011.3高通滤波器0.35176.0有源滤波器由逆变器(IGBT)、直流电容器和检测控制电路等组成，容量为0.5KVA，开关频率为20KHz，直流电容器容量为1100μF，直流电压为800V。
利用Pspice软件对本文提出的预测控制方法进行了仿真研究，仿真结果如图4至图8所示。图4给出了采用传统滤波方法补偿后的电流波形，图5给出了采用局域预测滤波方法补偿后的电流波形。从图中看出，采用本文提出的方法比传统滤波方法补偿电流的波形要好，更接近于正弦波。
图6给出了负载突变时的电流波形，在第一个周期后电流幅值发生了突变，由6安培下降到3安培。图7是上述负载突变时两种谐波电流检测电路的电流输出响应，由此可见，采用传统检测方法大约要经过一个周期后，检测电路的输出响应才能逼近真实值，采用本文提出的方法几乎可以无差拍地逼近真实值，负载电流的相位和大小几乎不受影响，体现了良好的跟踪和预测效果。
对基于以上结构和原理的3KVA实验装置做了实验，结果如图8所示。图8中给出了两种预测方法补偿后的效果，其中传统预测方法得出的3次、5次、7次和9次谐波的含量分别为8％、5.2％、3.8％和1.5％，本文所提方法得出的谐波含量较低，仅为1.9％、1.8％、2.0％和0.5％。
本发明对传统谐波电流预测方法进行了分析，指出了其优、缺点。将局域预测理论应用于综合电力滤波器的谐波电流预测之中，提出了基于加权一阶局域理论的综合电力滤波器谐波电流预测方法。该方法只需要预测谐波电流和综合电力滤波器输出电流两个参数，能够在t时刻预报出t+2时刻的谐波电流与其理想值的偏差值，通过选择t+1时刻的控制策略，使得在t+2时刻谐波电流与其理想值的偏差为最小，从而实现了谐波电流两步预测的无时延控制。将中心点的空间距离作为一个拟合参数引入预测过程，达到了提高预测精度和消澡能力的目的。计算机仿真和实验结果均表明了该方法不仅原理简单，而且预测效果好，具有良好的理论和应用价值。
权利要求
1.一种基于加权一阶局域理论的综合电力滤波器谐波电流预测方法，其特征在于它包括以下步骤第一步，预处理设Ih(t)为t时刻谐波的中心点，其参考向量集为Ihi(t)，则t+1时刻谐波参考向量集满足下列一阶局域线性拟合为Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)；其中i＝1，2，…，n，a、b为拟合参数，E=11···1m,]]>其中m≥1；由于谐波问题属于低维空间，因而这里只讨论m＝1的情况；由此可得一阶加权局域线性拟合的矩阵形式Ih1(t+1)Ih2(t+1)···Ihn(t+1)=a+bIh1(t)a+bIh2(t)···a+bIhn(t);]]>第二步，根据G-P算法计算出时间序列的关联维数关联函数为Cn(r)=1/N2Σi,j=1Nθ(r-|Ihi-Ihj|);]]>其中N为邻域中点的数目，r为给定的小正数，|Ihi-Ihj|表示两相点之间的距离，θ为Heaviside函数，且 当r→0时可得下limr→0Cn(r)∝rH;]]>H称为关联维数，选取适当的r值使得H=lnCn(r)lnr;]]>第三步，寻找邻近点在相空间中求出Ih(t)的参考向量集Ihi(t)，计算出各点到中心点Ih(t)之间的距离di，其中的最小距离为dmin，由此计算出Ihi(t)的权值Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)];]]>其α为参数，一般取α＝1；第四步，进行谐波电流预测对第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)和第三步中的Pi=exp[-α(di-dmin)]Σi=1nexp[-α(di-dmin)]]]>利用加权最小二乘法可得minΣi=1npi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]2;]]>将其分别对a、b求偏导可得Σi=1n-2pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]=0]]>和Σi=1n-pi[Ihi(t+1)-a-bIhi(t)]Ihi(t)=0;]]>联立求解可得a=Σi=1npiIhi(t+1)-Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2Σi=1npiIhi(t);]]>b=Σi=1npiIhi(t)Ihi(t+1)-Σi=1npiIhi(t+1)Σi=1npiIhi(t)Σi=1npi[Ihi(t)]2-[Σi=1npiIhi(t)]2;]]>将所得a、b之值代入第一步中的Ihi(t+1)＝aE+bIhi(t)，便可求出Ih(t)的一步预测值Ih(t+1)，然后根据一步预测值Ih(t+1)求得两步预测值Ih(t+2)。
全文摘要
本发明提出了基于加权一阶局域理论的谐波电流预测方法第一步，进行预处理，可得加权一阶局域线性拟合的矩阵形式；第二步，根据G－P算法计算出时间序列的关联维数；第三步，寻找邻近点；第四步，进行谐波电流预测；该方法能在t时刻预测出t+2时刻的谐波电流与其理想值的偏差值，通过选择t+1时刻的控制策略，利用加权最小二乘法使得在t+2时刻该偏差值为最小，从而实现了两步预测的无差拍控制。将中心点的空间距离作为一个拟合参数引入预测过程，提高了预测精度和消噪能力。仿真和实验结果表明了该方法能对谐波电流进行准确的跟踪和预测，很好地解决了谐波检测中的延时问题，不仅原理简单，而且预测效果好，实时性好，具有良好的理论和应用价值。
文档编号G01R23/16GK1581629SQ200410023210
公开日2005年2月16日 申请日期2004年5月19日 优先权日2004年5月19日
发明者李圣清 申请人:株洲工学院