专利名称：基于后向最佳线性预测理论的微电网混合型电力滤波器谐波电流预测方法
技术领域：
本发明涉及一种微电网电力滤波器谐波电流预测方法，特别是一种基于后向最佳线性预测理论的微电网混合型电力滤波器谐波电流预测方法。
背景技术：
微电网中许多类型的分布式发电电源受制于自然条件，运行不确定性强，具有间歇性、复杂性、多样性、不稳定性特点，其电能质量特征与传统电力系统有很大差异，给谐波电流治理带来了较大的困难。对谐波电流进行跟踪和预测，然后根据预测值对谐波电流进行补偿，对解决谐波补偿延时问题起到了积极地作用。从预测时间顺序角度考虑，谐波预测方法分为前向预测和后向预测两大类型，前向预测是根据x(k-l),x(k-2)…，x(k-m)之值预测x(k)'值。相应地，由x(k-m+l),…，x(k)之值预测
x(k-m)值，就称为后向预测ο2011年第11期的《电力电子技术》中《基于模型算法预测控制策略的APF的研究》一文选用一种模型预测控制策略，根据有源电力滤波器(APF)实际输出与预测输出间的误差进行反馈校正和滚动优化，克服了系统的不确定性，提高了 APF的谐波电流补偿特性。不足之处是系统计算较为复杂，不利 于实际操作。2009年第22期的《电力系统保护与控制》中《P基于灰色预测理论的并联型混合电力有源滤波器研究》一文提出一种基于灰色模型的无时延预测控制，并将其成功应用于并联型混合型电力滤波器控制中，使其具有较好的谐波抑制和无功补偿的性能。但是系统鲁棒性与稳定性不是太强。2011年第I期的《电力系统及其自动化学报》中《三相四线有源电力滤波器新型神经预测控制》一文提出了一种新型三相并联型APF的RBF神经网络预测控制方案。建立三相四线制并联型APF的数学模型及电流预测控制的离散化模型，设计神经预测控制器，具有较好的实时快速性与动态特性。但是算法计算比较复杂，系统稳定性不高，易受外围参数的影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于后向最佳线性预测理论的微电网混合型电力滤波器谐波电流预测方法。该方法能根据现在时刻的谐波电流，预测出前面时刻的谐波电流，为对其展开分析和评估研究及制定后续谐波电流控制方法提供依据。仿真和实验结果表明，该方法具有预测精度高和补偿效果好等特点。其原理与基本步骤为
第一步，求后向最佳线性预测误差若谐波电流信号x(t)在1,2,…，k-JU k-m, k 时刻的采样值分别为
x(0), x(l), x{2>,…，X(Iv-1)j x(k-m), x(k),由已知其中的 x(k-m+l),.…，x(k)等值来预测x(k-m)值，则其线性预测值为
权利要求
1.基于后向最佳线性预测理论的微电网混合型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，求后向最佳线性预测误差若谐波电流信号χ( ) 在1,2,·”，k-1, k-1n, k 时刻的采样值分另1J 为s(0), X(I), x(2) x(k-1),. x(k-m), x(k),由已知其中的 x(k-m+l)，…，s(k)等值来预测x(k-m)值’则其线性预测值为
全文摘要
本发明提出了基于后向最佳线性预测理论的微电网混合型电力滤波器谐波电流预测方法，并成功用于微电网混合型电力滤波器谐波电流预测中。第一步，求后向最佳线性预测误差；第二步，求后向最佳线性预测系数正则方程和预测误差功率方程；第三步，求后向最佳线性预测误差及系数的阶更新方程；第四步，根据预测误差值及阶更新方程，得出最佳谐波电流预测值。仿真和实验结果表明，该方法能根据之值准确快速的预测值，为对这些值进行分析和评估以及制定后一段时间谐电流波控制方法提供切实可行的依据。
文档编号H02J3/01GK103066602SQ20121058710
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月31日 优先权日2012年12月31日
发明者李圣清 申请人:湖南工业大学