本文關(guān)鍵詞：低壓靜止無功發(fā)生器的研究與設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子產(chǎn)品的不斷更新,現(xiàn)在對于電力電子裝置的使用日益增加,特別在電網(wǎng)中電力電子這種元器件性能極佳,使用范圍很廣。不過這種元件也有一定的弊端,由此就產(chǎn)生了一系列的問題,如電網(wǎng)中此類元件會產(chǎn)生許多沖擊負(fù)荷,使諧波含量、動態(tài)無功,已經(jīng)無法被傳統(tǒng)補(bǔ)償方式有效控制了,使得電網(wǎng)損耗越來越大,電能質(zhì)量日益降低,對低壓電網(wǎng)產(chǎn)生了一定的考驗(yàn)。近些年,人們對這方面問題不斷重視,使得一種新型的補(bǔ)償方式應(yīng)運(yùn)而生,即靜止無功發(fā)生器(SVG)。這種補(bǔ)償器擁有很好的動態(tài)特性,可以跟蹤補(bǔ)償,符合現(xiàn)代電網(wǎng)特性需求。并且由其補(bǔ)償原理所致,使得它不會對電網(wǎng)產(chǎn)生任何諧波含量。所以它擁有很大的優(yōu)勢,成為目前中外研究的熱點(diǎn)。然而低壓之中SVG補(bǔ)償速度和時(shí)效性一直都不是特別精確,故而本文設(shè)計(jì)了一種可以消除速度和時(shí)效性上誤差的靜止無功發(fā)生器。本文首先選取了電壓型主電路的整體結(jié)構(gòu),對它的原理進(jìn)行了建模,驗(yàn)證這種方法在數(shù)學(xué)上的可行性。運(yùn)用此模型,對電流檢測環(huán)節(jié)進(jìn)行深入探討,提出了一種基于線性對消原理的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測手段,這是一種快速、靈敏且有自適應(yīng)能力的方法,它比傳統(tǒng)的瞬時(shí)功率理論方法要有更好的智能性,可以很好地提高系統(tǒng)自適應(yīng)能力。其次,對控制方法進(jìn)行了優(yōu)化,在電流控制的手段中,選擇了適應(yīng)于低壓電網(wǎng)的、快速的直接控制方法中的一種,即三角波比較法,為了使這種控制方法的延時(shí)可以很好地實(shí)時(shí)跟蹤,在三角波比較法中運(yùn)用PR調(diào)節(jié)器,使傳統(tǒng)的載波移相更加迅速,且可以很好地控制諧波含量,符合低壓網(wǎng)的波動性與靈敏性。最后,對其中硬件與軟件進(jìn)行了部分搭建,硬件上對整體電路進(jìn)行了選型,軟件上對編程流程進(jìn)行了搭建。在選取了軟硬件后,基于此,用SIMULINK軟件,搭建了SVG內(nèi)部模塊,加入了無功和諧波兩個(gè)分量,對其是否能補(bǔ)償無功且消除部分諧波進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,本文研究出的SVG可以很好的補(bǔ)償無功、治理諧波。
【關(guān)鍵詞】：無功補(bǔ)償 靜止無功發(fā)生器 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 電流直接控制 PR調(diào)節(jié)器
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM761.12
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究意義9
• 1.2 無功補(bǔ)償裝置的幾個(gè)發(fā)展階段9-13
• 1.3 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容13-15
• 2 靜止無功發(fā)生器的原理15-23
• 2.1 SVG主電路的基本結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 靜止無功發(fā)生器的補(bǔ)償原理16-19
• 2.3 主電路數(shù)學(xué)建模19-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 無功功率理論及電流檢測算法23-36
• 3.1 傳統(tǒng)無功功率理論23-26
• 3.1.1 正弦電路無功功率理論23-24
• 3.1.2 非正弦電路無功功率理論24-26
• 3.2 瞬時(shí)無功功率理論26-28
• 3.2.1 基于αβ坐標(biāo)系變換26-27
• 3.2.2 基于dq0坐標(biāo)系變換27-28
• 3.3 無功檢測方法概述28-30
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電流檢測法30-35
• 3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述30-31
• 3.4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-32
• 3.4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法32-35
• 3.4.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測方法實(shí)現(xiàn)35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 控制策略研究36-45
• 4.1 電流間接控制36-38
• 4.2 電流直接控制38-41
• 4.3 基于PR的調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì)41-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 5 系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)45-56
• 5.1 系統(tǒng)硬件總體方案45-52
• 5.1.1 整體框圖45-46
• 5.1.2 逆變部分與整流部分設(shè)計(jì)46-47
• 5.1.3 直流側(cè)電容與交流側(cè)電抗設(shè)計(jì)47-48
• 5.1.4 采樣檢測電路48-50
• 5.1.5 DSP芯片簡介50
• 5.1.6 IGBT驅(qū)動電路50-51
• 5.1.7 電源電路51-52
• 5.2 系統(tǒng)軟件方案52-55
• 5.2.1 主程序52
• 5.2.2 系統(tǒng)初始化模塊52-53
• 5.2.3 A/D采集模塊53
• 5.2.4 過零檢測模塊53-55
• 5.2.5 保護(hù)模塊55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 6 系統(tǒng)仿真及結(jié)果56-66
• 6.1 仿真軟件簡介56
• 6.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案56-61
• 6.2.1 電源負(fù)載模塊56-57
• 6.2.2 主電路模塊57-58
• 6.2.3 電流檢測模塊58-59
• 6.2.4 控制電路模塊59-61
• 6.2.5 整體仿真模塊61
• 6.3 仿真結(jié)果分析61-65
• 6.4 本章小結(jié)65-66
• 7 結(jié)論66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70

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本文編號：286299