一种有源滤波器的控制方法与流程

本发明一般地涉及有源滤波器。更具体地，本发明涉及一种有源滤波器的控制方法。

背景技术：

1、随着电力电子设备的广泛应用，电力系统中非线性负载不断增加，电网中的谐波污染也日益严重。谐波会对电力系统的安全造成严重的危害，主要表现在增加电力系统中的附加谐波损耗、影响各种电气设备的正常运行、导致继电保护和自动装置的误动作以及对邻近通信系统造成明显干扰等方面。

2、有源电力滤波器作为最有效的谐波治理手段，受到了广泛的关注和重视。然而，随着社会对电能质量的要求越来越高，国家对电网的谐波限制也越来越严格，常规的滞环控制、pid控制等方法难以满足要求，智能控制方法应用于有源滤波器已成为当前的研究热点。

3、授权公告号为cn113991674b、发明名称为“铁路配电系统用的三相有源滤波器及非量化滞环控制方法”的中国发明专利中，公开了利用电流滞环控制技术实现谐波滤除的效果。具体地，通过获取每个工作周期内的负载端电流与参考电流之间误差电流，并根据该误差电流确定对应时间的滞环环宽调节量和开关频率，从而实现对电流跟踪补偿。然而，这种方式中，电流跟踪的精度与滞环宽度的大小密切相关，目前并没有较为精确的方法确定滞环宽度，同时开关器件的工作频率不固定，受调节量的影响较大，使得电流跟踪效果较差，电流谐波的滤除效果欠佳。

4、基于此，如何提高现有有源滤波器对谐波成分的滤除效果，以减少谐波危害，对于提升电能质量具有重要作用。

技术实现思路

1、为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出通过训练生成对抗网络并利用其中的基波生成网络实现对供电线路中原始信号的谐波成分的滤除，有效提升了电网中电能信号的质量。

2、为此，本发明提供了一种有源滤波器的控制方法，包括：获取供电线路中的原始信号；将所述原始信号输入所述有源滤波器的网络模型，以输出滤除谐波干扰后的电压或电流信号，所述有源滤波器的网络模型包括生成对抗网络中的基波生成网络；其中，所述有源滤波器的网络模型通过以下方法训练得到：获取训练数据集，所述训练数据集包括谐波样本信号以及对应的基波信号；根据所述训练数据集对所述生成对抗网络进行训练，并将训练好的生成对抗网络中的基波生成网络作为所述有源滤波器的网络模型；用于所述生成对抗网络的训练的损失函数至少基于第一损失函数和第二损失函数确定，所述第一损失函数包括：

3、

4、式中，为生成对抗网络中判别网络的损失函数，和分别为输入的第i张谐波样本信号的频谱图中基波的能量值和第i张谐波样本信号的频谱图所对应的基波频谱图中基波的能量值；为第i张谐波样本信号的频谱图中第j个频率所对应的能量，n表示第i张谐波样本信号的频谱图中所有谐波频率的个数，表示第i张谐波样本信号的频谱图中所有谐波频率的能量的总和；

5、所述第二损失函数包括：

6、

7、式中，为生成对抗网络中基波生成网络的损失函数，为第i张谐波样本信号的频谱图和对应的基波频谱图之间的均方差。

8、在一个实施例中，其中所述生成对抗网络还包括判别网络，所述根据所述训练数据集对所述生成对抗网络进行训练包括：将谐波样本信号输入至所述生成对抗网络中的基波生成网络中，得到样本基波信号；将所述样本基波信号输入至所述生成对抗网络中的判别网络中，得到第一滤波结果，并将与所述谐波样本信号对应的基波信号输入至所述判别网络中，得到第二滤波结果；根据样本基波信号、与所述样本基波信号对应的基波信号、第一滤波结果和第二滤波结果确定生成对抗网络损失，并根据所述生成对抗网络损失确定是否对所述生成对抗网络进行调整。

9、在一个实施例中，所述根据所述训练数据集对所述生成对抗网络进行训练包括：根据所述训练数据集中的谐波样本信号以及对应的基波信号对所述生成对抗网络模型进行第一级训练，以得到第一生成对抗网络；所述第一生成对抗网络在训练过程中输出的频谱图作为第二级训练时的谐波样本信号；根据所述第二级训练时的谐波样本信号和对应的基波信号对所述生成对抗网络进行第二级训练，以得到训练好的生成对抗网络。

10、在一个实施例中，其中在第一级训练时，所述根据样本基波信号、与所述样本基波信号对应的基波信号、第一滤波结果和第二滤波结果确定生成对抗网络损失，并根据所述生成对抗网络损失确定是否对所述生成对抗网络进行调整包括：根据判别网络的第一损失函数计算第一损失，并判断所述第一损失是否小于第一目标值；响应于所述第一损失大于第一目标值，对所述判别网络的网络参数进行调整，并重新进行训练。

11、在一个实施例中，所述根据样本基波信号、与所述样本基波信号对应的基波信号、第一滤波结果和第二滤波结果确定生成对抗网络损失，并根据所述生成对抗网络损失确定是否对所述生成对抗网络进行调整还包括：根据基波生成网络的第二损失函数计算第二损失，并判断所述第二损失是否小余第二目标值；响应于所述第二损失大于第二目标值，对所述基波生成网络的网络参数进行调整，并重新进行训练。

12、在一个实施例中，其中在第二级训练时，所述根据样本基波信号、与所述样本基波信号对应的基波信号、第一滤波结果和第二滤波结果确定生成对抗网络损失，并根据所述生成对抗网络损失确定是否对所述生成对抗网络进行调整包括：根据判别网络的第三损失函数计算第三损失，并判断所述第三损失是否小于第三目标值；响应于所述第三损失大于第三目标值，对所述判别网络的网络参数进行调整，并重新进行训练。

13、在一个实施例中，所述根据样本基波信号、与所述样本基波信号对应的基波信号、第一滤波结果和第二滤波结果确定生成对抗网络损失，并根据所述生成对抗网络损失确定是否对所述生成对抗网络进行调整还包括：根据基波生成网络的第四损失函数计算第四损失，并判断所述第四损失是否小余第四目标值；响应于所述第四损失大于第四目标值，对所述基波生成网络的网络参数进行调整，并重新进行训练。

14、在一个实施例中，所述第三损失函数包括：

15、

16、其中，为第二级训练时判别网络的损失函数，为已经完成第一级训练的基波生成网络生成的第k张频谱图与对应的基波频谱图之间的均方误差。

17、在一个实施例中，所述第四损失函数包括

18、

19、其中，为第二级训练时基波生成网络的损失函数，u为已经完成第一级训练的基波生成网络生成的第k张频谱图中第u个谐波，r为已经完成第一级训练的基波生成网络生成的第k张频谱图中除谐波以外的其他谐波的总数量，为已经完成第一级训练的基波生成网络生成的第k张频谱图中第u个谐波对应的高斯权重，为已经完成第一级训练的基波生成网络生成的第k张频谱图中第u个谐波的能量。

20、在一个实施例中，在将所述原始信号输入所述有源滤波器的网络模型之前，还包括：将所述原始信号进行频域变换，以得到所述原始信号对应的频谱图。

21、根据本发明的方案，可以通过有源滤波器的网络模型对电网的原始信号中的谐波干扰进行滤除，以得到更高质量的电压或电流信号，该网络模型通过生成对抗网络进行训练得到，具有较高的滤波准确性、稳定性和鲁棒性，有效提升了谐波滤除效果。进一步，本发明中还通过两个阶段的训练过程，使得该基波生成网络能够将更加顽固的谐波分量滤除，从而有效提升了滤波效果。