专利名称：基于神经网络最小方均根的apf谐波检测系统及检测方法
技术领域：
本发明涉及谐波检测领域，尤其是一种基于神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)最小方均根的APF谐波检测系统及检测方法。
背景技术：
有源电力滤波器(active power filter后称APF)是一种电力电子补偿系统，并接于电源和重要负荷之间，具有很好的动态性能和谐波特性。有源电力滤波器的谐波电流检测系统为有源电力滤波器控制系统进行精确补偿提供电流参考，是决定APF性能的关键。目前APF中所使用的几种谐波电流检测方法中，基于瞬时无功功率理论的检测方法被公认为最成功的方法，理论上讲，该方法能实时检测出谐波和无功电流。但该方法存在电路结构发杂、计算量大、调整困难等缺点，且仅适用于三相电路。所以探讨新的谐波和无功电流的检测方法对APF的发展和推广具有重要的理论和实用意义。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统及检测方法，它可以克服现有技术的不足，采用高性能的控制器和智能的控制方法以获得高精度的控制效果，大大简化了检测系统，提高了系统的可靠性，是一种精度高实时性好抗干扰能力强的检测系统及其工作方法，且很好的保证了有源电力滤波器对畸变电流检测的要求。本发明的技术方案一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统，包括含负载的电网，其特征在于它包括指令电流运算模块、电流跟踪控制模块、驱动模块、主电路模块；其中，所述指令电流运算模块的输入端与负载所在电网连接，其输出端连接电流跟踪控制模块的输入端；所述电流跟踪控制模块的输出端与驱动模块输入端连接；所述驱动模块输出端与主电路模块连接；所述主电路模块产生补偿电流注入电网以消除电网中的谐波。所述指令电流运算模块包括定积分电路和电源周期延时电路；所述积分电路中的积分器采用运算放大器构成的模拟积分；所述电路电源周期延时电路采用音响放大电路中用于回声和混响的专用数字延时电路芯片。所述电流跟踪控制模块和驱动模块采用常规电路组合。所述主电路模块采用电压型PWM变流器电路，其每一桥臂均由一个IGBT和一个二极管反并联而成。一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测方法，其特征在于包括以下步骤(1)指令电流运算模块检测计算电网电流，经指令电流运算电路计算得出补偿电流的指令信号；(2)电流跟踪控制模块根据补偿电流的指令信号和实际补偿电流之间的相互关系，得出控制补偿电流发生电路中主电路各个器件通断的PWM信号；(3)驱动模块将电流跟踪控制模块产生的PWM信号进行放大；(4)PWM信号控制主电路中开关器件的通断产生期望的补偿电流。所述步骤(1)中的电流检测计算过程由以下步骤构成①根据最小方均根的谐波电流检测原理，首先构造一个补偿电流函数，补偿电流 ic (t)的均方根值为Irms
权利要求
1.一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统，包括含负载的电网，其特征在于它包括指令电流运算模块、电流跟踪控制模块、驱动模块、主电路模块；其中，所述指令电流运算模块的输入端与负载所在电网连接，其输出端连接电流跟踪控制模块的输入端；所述电流跟踪控制模块的输出端与驱动模块输入端连接；所述驱动模块输出端与主电路模块连接；所述主电路模块产生补偿电流注入电网以消除电网中的谐波。
2.根据权利要求1中所述一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统，其特征在于所述指令电流运算模块包括定积分电路和电源周期延时电路；所述积分电路中的积分器采用运算放大器构成的模拟积分；所述电路电源周期延时电路采用音响放大电路中用于回声和混响的专用数字延时电路芯片。
3.根据权利要求1中所述一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统，其特征在于所述主电路模块采用电压型PWM变流器电路，其每一桥臂均由一个IGBT和一个二极管反并联而成。
4.一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测方法，其特征在于包括以下步骤(1)指令电流运算模块检测计算电网电流，经指令电流运算电路计算得出补偿电流的指令信号；(2)电流跟踪控制模块根据补偿电流的指令信号和实际补偿电流之间的相互关系，得出控制补偿电流发生电路中主电路各个器件通断的PWM信号；(3)驱动模块将电流跟踪控制模块产生的PWM信号进行放大；(4)PWM信号控制主电路中开关器件的通断产生期望的补偿电流。
5.根据权利要求4中所述一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测方法，其特征在于所述步骤(1)中的电流检测计算过程由以下步骤构成①根据最小方均根的谐波电流检测原理，首先构造一个补偿电流函数，补偿电流i。(t) 的均方根值为Imis
全文摘要
一种基于神经网络最小方均根的APF谐波检测系统，它包括指令电流运算模块、电流跟踪控制模块、驱动模块、主电路模块；其检测方法为检测信号、补偿信号、驱动跟踪、补偿电流；其优越性在于①硬件装置设计简单、成本低廉、易于实现；②采用最小均方根谐波电流检测法能准确、实时地检测出电网中瞬态变化的谐波电流，保障了APF的补偿性能；③通过神经网络控制与最小均方根谐波电流检测方法配合，使控制器具有自学习能力；④控制器不需要预先进行训练，动态响应速度快、结构简单。
文档编号G01R19/02GK102426293SQ201110265920
公开日2012年4月25日 申请日期2011年9月8日 优先权日2011年9月8日
发明者吴凤英, 周雪松, 田程文, 赵健, 马幼捷 申请人:天津理工大学