基于模糊自适应谐波与无功电流检测方法的研究

作者:刘帅;刘鑫;李维娜 刊名:《电气应用》 上传者:杜能强

【摘要】将改进的LMS算法引入到调整自适应滤波器的权值中,提出了直接检测谐波与无功电流的自适应检测方法。为了进一步提高该检测算法的稳态性能,提出了模糊自适应的谐波与无功电流检测的方法,通过模糊理论对算法中的步长因子进行自适应调整,以提高自适应滤波器的整体性能。最后对提出的方法进行了仿真验证,仿真结果表明模糊自适应谐波与无功检测方法具有更好的动态和稳态特性。

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0引言目前,随着电力电子装置在企业中的广泛使用,企业配电网电能质量因电力系统中的谐波污染与无功问题而日益严重,每年给企业经济造成了巨大损失。混合型有源电力滤波器能够有效地治理配电网的谐波与无功问题,而确保有源电力滤波器性能的关键是能够有效地对谐波与无功电流进行检测[1-4]。近年来,广大学者针对电网谐波与无功电流检测提出了许多方法,主要有基于瞬时无功率的pq变换谐波检测法[5]、基于Fryze时域传统功率的谐波检测法[6]、带阻滤波器谐波检测法[7]、傅里叶变换的谐波检测法[8]、基于小波变换的谐波检测法[9]以及基于神经网络的谐波检测法[10]等。而瞬时无功率的pq变换法在变换过程中因采用锁相环以获得同步的旋转角,难免会生成延时误差,从而影响滤波器性能;傅里叶变换的检测方法只能用在平稳电流信号检测中,而在配电网系统中由于外部或者内部因素的干扰会导致电网中电流出现波动;基于 神经网络的谐波检测方法由于收敛速度慢,此外还可能产生局部极小值问题;基于小波变换谐波检测法则不能直接获取电网谐波中的频率和幅值等具体参数;此外自适应的谐波检测法在配电网谐波电流检测中被广泛使用,在文献[11-12]中提出了一种自适应噪声对消的谐波检测方法,该方法对电网系统参数的变化具有自适应性。但该方法中的步长因子选择难度较大,需要综合考虑收敛速度以及稳态准确度。本文在传统的LMS算法理论基础上提出了改进的LMS算法。将改进后的LMS算法引入到调整自适应滤波器的权值中,提出了直接检测谐波与无功电流的自适应检测方法。针对该方法具有较好的动态响应特性且稳态准确度差的特点,提出了模糊自适应的谐波与无功电流检测的方法,通过模糊理论对算法中的步长因子进行自适应调整,以提高自适应滤波器的整体性能,最后对本文提出的方法进行了仿真验证。1改进LMS算法在滤除噪声信号时通常采用传统的LMS算法调整滤波器系统的权值,使滤波器中的输出信号z(k)与输入中的噪声信号z(k)相互吻合。LMS算法表示为[13]wi(k+1)=wi(k)+2xi(k)y(k)i=0,1,!,N!1(1)式中,为步长因子。当参考输入信号较大时,传统LMS 方法滤波器会遇到梯度噪声放大,在此通常采用归一化LMS方法对滤波器权值进行自适应调整。归一化LMS算法表达式为W(k+1)=W(k)+(2)2?|X(k)|X(k)y(k)式中,?为自适应步长因子;||X(k)||为范数,且|X(k)|2=|x0(k)|2+|x1(k)|2+!+|xN!1(k)|2(3)本文在传统LMS算法基础上,对传统LMS算法进行改进,并对滤波器的权值进行自适应调整,以检验企业配电网中的谐波与无功电流。将式(2)另写为W(k+1)=W(k)+2?(4)X(k)y(k)|X(k)|2式(4)说明X(k)y(k)对向量X(k)的二次方欧式范数做了归一化处理。由于||X(k)||2=|x0(k)|2+|x1(k)|2+…+|xN-1(k)|2>|xmax|2,当X(k)y(k)>0时,则(5)X(k)y(k)|X(k)|2?X(k)y(k)|xmax|2式中,||xmax||为数据绝对值的最大估计。由此提出的算法为W(k+1)=W(k)+2?(6)X(k)y(k)|xmax|2式(6)可以改写为W(k+1)=W(k)+2(7)?|xmax|X(k)|xmax|y(k)假设!=?|xmax|,则W(k+1)=W(k)+2!(8)X(k)|xmax|y(k)式中,为改进后的步长因子。2改进LMS算法的自适应谐波与无功电流检测在自适应噪声滤除理论基础上,提出了一

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