本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)自適應(yīng)諧波檢測(cè)方法研究

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【摘要】：諧波污染問題是一個(gè)存在且將會(huì)長(zhǎng)期存在的問題,隨著科技發(fā)展,各種非線性負(fù)載充斥于電力系統(tǒng)方方面面,且由于一些例如智能微網(wǎng)等新的概念提出,都大大增加了諧波污染,使得電能質(zhì)量分析不得不考慮電力系統(tǒng)諧波帶來的影響。而作為現(xiàn)在解決諧波污染主要且廣泛的方法,有源電力濾波器(Active Power Filter, APF)以諧波抑制、無功補(bǔ)償為主要功能,它主要采用現(xiàn)代電力電子技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和先進(jìn)控制理論。然而,APF的性能好壞取決于能否快速且精準(zhǔn)的檢測(cè)出諧波電流分量。首先,本文簡(jiǎn)要介紹了諧波的相關(guān)概念、諧波對(duì)電力系統(tǒng)的影響和一些治理措施,指出了諧波電流檢測(cè)對(duì)分析、檢測(cè)諧波都很重要,并總結(jié)了諧波電流檢測(cè)方法的發(fā)展現(xiàn)狀。然后,本文介紹了三種常見的自適應(yīng)算法,即：LMS算法、RLS算法和KF算法,簡(jiǎn)單分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。并闡述了基于噪聲消除理論的自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)方法的原理和結(jié)構(gòu),將上述三種算法用在自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)中,就這三種算法檢測(cè)的穩(wěn)態(tài)誤差、收斂速度和計(jì)算復(fù)雜度做了一個(gè)詳細(xì)的對(duì)比。其次,本文通過分析總結(jié)傳統(tǒng)LMS算法和已存在的變步長(zhǎng)LMS諧波電流檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)和不足之處,提出了一種新的變步長(zhǎng)思想,用于基于LMS算法的諧波電流檢測(cè)方法。該方法使用指數(shù)相干平均來削弱諧波電流對(duì)步長(zhǎng)更新的影響,并基于一個(gè)箕舌線函數(shù),改變權(quán)值公式中動(dòng)量項(xiàng)的參數(shù),使得在系統(tǒng)初始時(shí)期或發(fā)生突變時(shí),動(dòng)量項(xiàng)對(duì)權(quán)值公式更新的影響較大,在系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí),動(dòng)量項(xiàng)的參數(shù)收斂到一個(gè)很小的數(shù),減小動(dòng)量項(xiàng)對(duì)權(quán)值公式更新的影響。這一方法既提高了算法的收斂速度,又保證了算法的穩(wěn)態(tài)誤差,且算法能很好的跟蹤系統(tǒng)突變。最后,本文提出了基于仿射投影算法(APA)的諧波電流檢測(cè)方法,通過對(duì)比AP算法與LMS算法,發(fā)現(xiàn)AP諧波電流檢測(cè)算法與LMS諧波電流檢測(cè)諧波電流檢測(cè)算法具有一個(gè)基本相同的穩(wěn)態(tài)誤差,但它有一個(gè)更短的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間,并分析了仿射投影階數(shù)對(duì)APA的影響。同時(shí),將一種變步長(zhǎng)思想應(yīng)用在了AP諧波電流檢測(cè)算法中,該算法較原算法明顯提高了收斂速度,且穩(wěn)態(tài)誤差基本保持不變。通過在MATLAB軟件中的仿真分析,驗(yàn)證了本文所得出的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：諧波電流檢測(cè) 自適應(yīng)原理 噪聲消除理論 APF 變步長(zhǎng) LMS算法 APA算法
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM933.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 諧波問題的研究背景及意義11-14
• 1.1.1 諧波問題的相關(guān)定義11-13
• 1.1.2 諧波的危害以及治理13-14
• 1.2 有源電力濾波器(APF)技術(shù)14-15
• 1.3 諧波電流檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀15-19
• 1.3.1 模擬濾波器16
• 1.3.2 基于瞬時(shí)無功功率的諧波檢測(cè)方法16-17
• 1.3.3 基于傅里葉變換的諧波檢測(cè)方法17
• 1.3.4 基于小波變換的諧波檢測(cè)方法17-18
• 1.3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)方法18
• 1.3.6 自適應(yīng)諧波檢測(cè)方法18-19
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排19-20
• 第二章 自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)原理與分析20-35
• 2.1 一些基本的自適應(yīng)濾波算法20-27
• 2.1.1 最速下降法20-21
• 2.1.2 最小均方(LMS)算法21-22
• 2.1.3 遞歸最小二乘(RLS)算法22-25
• 2.1.4 卡爾曼濾波算法25-27
• 2.2 基于自適應(yīng)噪聲消除原理的諧波電流檢測(cè)27-29
• 2.3 自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)算法仿真與分析29-34
• 2.3.1 自適應(yīng)諧波電流檢測(cè)算法分析29-31
• 2.3.2 三種算法仿真對(duì)比31-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 一種變步長(zhǎng)LMS諧波電流檢測(cè)方法35-44
• 3.1 引言35
• 3.2 一種新的變步長(zhǎng)LMS諧波電流檢測(cè)方法35-38
• 3.3 算法性能分析38-39
• 3.4 算法仿真驗(yàn)證39-43
• 3.5 本章結(jié)論43-44
• 第四章 一種變步長(zhǎng)仿射投影諧波電流檢測(cè)方法44-55
• 4.1 仿射投影算法44-46
• 4.2 基于APA的諧波電流檢測(cè)方法46-48
• 4.3 算法性能分析48-49
• 4.4 算法仿真驗(yàn)證49-54
• 4.5 本章結(jié)論54-55
• 結(jié)論55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 作者在攻讀研究生學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：899252