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1、学号 : 201321401022 : 郑伟东共6 页第 1 页有源电力滤波的谐波电流检测方法及比较I 摘要由于电力电子器件的广泛应用，导致了交流电网中电压和电流波形的严重失真，这使得谐波问题日趋严重。 在电网谐波污染越来越严重、用户对电能质量要求越来越高的背景下，谐波电流的检测显得尤为重要。本文简单综述了四种谐波电流检测的方法，并且对后三种电流检测的原理和优缺点进行了分析，在选择电流检测的方法上可以作为参考。II 概述对电力系统而言，研究谐波和无功功率意义重大。首先，谐波污染的危害非常严重。谐波增加了电网中的附加损耗，降低了电能传输和使用效率，使电机、变压器等设备过热，并且加速绝缘老化致使寿
2、命缩短。 谐波在局部引起谐振，还会导致谐波放大以至于烧毁容性设备。另外， 谐波还可能引起控制和保护装置误动作、对通讯和电子设备产生严重干扰。其次， 大量无功功率的交换会增大线路和设备容量以及损耗，如果是焊接设备等冲击性负载，会使电网电压剧烈波动，从而严重影响电能质量。有源电力滤波器是一种新型的电力电子装置，可以对电力系统中的谐波进行补偿。谐波电流检测技术是有源电力滤波器技术的关键技术之一。瞬时无功功率理论自20 世纪 80 年代提出以来， 在许多方面得到成功的应用。基于该理论得出了用于有源电力滤波器的谐波电流检测方法。本文在阐述瞬时无功功率理论的基础上，对基于该理论的谐波电流检测方法的误差因素
3、进行了分析。由于神经网络具有良好的处理非线性问题的能力，近年来已有文献将神经网络应用于谐波检测中。本文分析了目前文献中研究较多的基于多层前馈网络的谐波电流检测方法的基本原理。在分析已有检测方法的不足的基础上，从有源电力滤波器改善电能质量、降低总谐波畸变率这一功能本质角度出发提出了一种基于神经网络的谐波电流检测新方法，BP 前馈神经网络谐波电流检测方法。 由于小波变换具有良好的时频局部化特性，本文给出了小波变换的原理和选择方法。并且分析了三种方法的优缺点。III 消除谐波的方法1概述四种基本方法从有源电力滤波器结构，我们可以得出有源电力滤波器技术包含着三大关键技术：功率器件制造技术、谐波电流检测
4、技术和电流控制技术。事实上，正是这三大技术的发展决定着APF 技术的发展。本论文中重点研究的就是作为APF 中关键技术之一的谐波电流检测技术。有源电力滤波器谐波电流检测技术也就是指对补偿电流的检测技术。补偿电流的检测是为了给出补偿电流发生电路所需的输出给定信号，以使APF 产生相应的补偿电流。用于APF 检测环节中的检测方法主要以下4 种：(1)频率分析法该方法的基础是傅立叶级数分析，将检测到的畸变电流(或电压 )进行傅立叶变换，分解为高次谐波代数和的形式， 再将其合成为总的补偿电流。此方法的优点是检测精度较高，缺点是需要一定时间的电流值，计算量大，需花费较多的计算时间，当要求消除的谐波次数很
5、高时，微机的适时计算有困难，不适合实时控制。 以上是对稳态谐波的检测而言的，对于时变谐波的检测而言，由于傅立叶变换存在着在频域完全局部化而在时域完全无局部性的缺陷而使其难以实现对时变谐波的检测。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 6 页学号 : 201321401022 : 郑伟东共6 页第 2 页(2)基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测法应用三相瞬时无功功率理论进行无功功率分析和谐波电流检测，这对于以平均功率为基础的传统方法来说是个突破，较为常用。 它的思想就是通过坐标变换得到三相电压和电流矢量，两者的点积和矢积分别定义瞬
6、时实功率p 和瞬时虚功率q，从而推导出瞬时无功功率、无功电流。经过许多学者的大量研究与改良，现在已在p-q 检测法基础上衍生出了ip-iq检测法，还有以同步旋转坐标系为基础的d-q 检测法。 p-q 检测法检测谐波，只对三相三线制系统电网电压对称且无畸变的情况适用；而ip-iq检测法则对电网电压畸变和不对称的情况都适用，并且通过适当的改良，ip-iq检测法还可以应用于三相四线制系统；d-q 检测法是现在的主要检测方法，与ip-iq检测法相似，优点是它可以实现更准确的无功电流检测，并且电路简单。此外，对于单相电路，也可以通过以三相为模型做分解，实现应用三相瞬时无功功率理论对单相无功和谐波电流的检
7、测。此外， 还有 FFT 频域分析和Fryze 时域分析等方法，因延时时间长，实时性差等缺点，已经很少被采用。(3)基于神经网络理论的谐波电流检测法利用人工神经网络的自学习、自适应和非线性映射等能力，通过在线和离线样本训练，输入待补偿信号到神经网络，输出信号中的各次谐波的相位和幅值18。人工神经网络检测法可以实现高检测精度和实时性， 现在已经发展了多种网络结构，最为广泛使用的是多层前馈网络，在谐波检测中已经成功应用，是很有前景的检测方法。(4)基于小波变换理论的谐波电流检测法小波分析在频域和时域都有很好的局部性。应用小波分析将采样的畸变电流作相应变换，再经小波滤波器别离出基波电流分量，从而也就
8、得到了谐波分量17。这种方法易于数字实现，但是小波算法复杂，又要经过数模转换，滤波和模数转换，会产生较大的延时和相位差异2. 谐波检测方法原理与优缺点基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法目前在有源电力滤波器的谐波电流检测中应用得最为普遍。检测方法的基本原理：对于三相交流系统，当负载端电压和负载电流满足以下条件: e0abcee 3-10abciii 3-2可用三相 /两相变换将三相交流量变换到正交的坐标上，或通过两相/三相反变换将正交的量变换成三相交流量，瞬时有功功率和瞬时无功功率表达式如下: ppqeeiiCeeiiq 3-3对三相平衡的正弦系统而言，瞬时有功功率p 和瞬时无功功率q 为基
9、波电压与基波电流的乘积，两者均为恒定的直流量。其中，p 值等于负载有功功率P，q 值等于负载无功功率Q。但当系统供电给精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 6 页学号 : 201321401022 : 郑伟东共6 页第 3 页谐波源负载时，负载电流中含有高次谐波，这时p 和 q 中除含有基波直流分量(记作p)外，还含有交流分量，交流分量为电源电压与负载谐波电流众的乘积，即：phheeieeiq3-4于是-1p=hhieeieeq(3-5) 由3-4 3-5可知，如果用高通滤波器从p 和 q 中别离出交流成分，就可通过图3-1
10、所示运算电路求出三相瞬时谐波电流。这就是目前有源电力滤波器中采用的基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法，也叫pq 法。图 3-1 瞬时谐波电流检测原理示意图这种方法和其它谐波电流检测方法，如最早采用模拟滤波器来实现的谐波电流检测方法(采用陷波器将基波电流分量滤除，得到谐波分量； 或采用带通滤波器得出基波分量，再与被检测电流相减得到谐波分量 )相比设计难度相对较小，且对电网频率波动和电路元件参数敏感度较之亦降低许多；与傅立叶分析方法相比计算量小了很多，故需花费的计算时间较少，从而使得谐波检测具有较少的时延，实时性得到了提高。尽管如此， 该方法在使用中依然存在局限性，一个主要的方面就是检测中的误
11、差问题。其检测误差存在的根本原因在于采用它检测瞬时谐波电流时必须满足以下几个条件:1)p 和 q 必须包含各次谐波电流的全部成分，即正序、负序和零序分量；2) p和q仅是基波电压和基波电流的乘积，不包含谐波功率成分；3p和q仅是高次谐波电流和基波电压的乘积，不包含基波电流与各次谐波电压的乘积项。pq 法的误差因素主要包括以下四个方面：(1)零序谐波电流的存在；(2)电源电压波形的严重畸变；三相电压 /电流不对称；(4)高通滤波器参数的变化。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 6 页学号 : 201321401022 : 郑伟
12、东共6 页第 4 页严格地讲， 基于瞬时功率理论的谐波电流检测方法仅适用于三相三线制、电源电压为三相对称正弦波、 三相负荷平衡的负载谐波电流的检测。所以， 在采用这种谐波电流检测方法的有源电力滤波器的设计中必须针对具体电网和负载的特点采取相应措施来消除或减小各种不利因素的影响。以上的分析亦说明目前有源电力滤波器中采用的基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法在应用中仍然存在着较大的局限性，因此探求其它更为有效的谐波电流检测方法很有必要。人工神经网络由于具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力，在处理非线性问题上表现出了很大的潜力，已经在模式识别、智能控制、自适应滤波和信
13、号处理、非线性优化、机器人等方面取得了令人鼓舞的进展。采用基于BP 算法的多层前馈神经网络的谐波电流检测方法是目前研究较多的谐波检测方法。BP 网络是一种单向传播的多层前向网络，其结构如图3-2 所示。网络除输入输出节点外，还有一层或多层的隐层节点，同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节点依次传过各隐层节点，然后传到输出节点，每一层节点的输出只影响下一层节点的输入。其节点单元特性(传递函数 )通常为Sigmoid 型，输出层节点的单元特性可以为线性和Sigmoid 型。图 3-2 BP 网络结构对电力谐波的检测采用BP 网络的设想源于一种模拟并行滤波式谐波检测装置。这种装置的原理方框图如图
14、3-3 所示。这种谐波测量装置具有实时检测电力谐波的优点，但同时还具有很多缺点：大量的滤波器和检波器、结构复杂、所需元件多、造价高，且没有自适应性。图 3-3 模拟并行滤波式谐波检测装置方框图比较图 3-2 和图 3-3 可以看出这两种结构具有相似性。根据BP 网络可以实现任意F：nmRR功的非线性映射的特性，可以考虑用BP 网络来代替图3-3 所示的模拟并行式谐波检测装置中的带通精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 6 页学号 : 201321401022 : 郑伟东共6 页第 5 页滤波器和检波器。BP 网络的输入是待测量
15、信号，相当于图3-3 中输入放大器的输出信号，离线训练时它是信号在一个周期的采样值，而在线训练时它是信号的一系列时延值；BP 网络的输出对应于图3-3 所示检波器的输出信号，它们得出的是所要检测的各次谐波电流信号的幅值，而这些值是有源电力滤波器的补偿电流发生电路所需要的指令电流信号的组成部分。这就是基于BP 网络的谐波电流检测方法的基本原理。有文献在对网络训练过程中所采用的训练样本的选择上直接认定谐波的初相角为0 或 180 度， 且采用让奇次谐波幅度从0 开始，以10%的基波幅度的间隔逐渐递增的方式来构造样本，还有些文献虽然提出了一种估计初相角的方法，但在样本选择上采用了同样的方法。实际上，
16、 这样构造的样本与电力系统谐波的实际情形有很大差异，所选择的样本并不具有很强的代表性，用这样的样本训练的网络来检测电力系统的谐波是不成功的。2.3 基于小波变换的谐波电流检测方法数学理论上讲，多分辨就是不断地滤除频率相对较高的频带上的分量(细节 )，同时保存这些分量以进行信号重构(高频信号重构)，这就是多分辨思想用于谐波检测的原理。图 3-4 采用小波变换检测谐波的APF 的基本结构框图在有源电力滤波器中，需要检测的只是除基波外的所有谐波含量，不需要给出各次谐波的大小。结合小波变换的多分辨思想，对有源电力滤波器中的谐波检测提出如下设想：即首先通过基于小波变换的谐波检测环节对畸变电流信号进行多尺
17、度分解，滤除掉频率相对较高的频带上的分量(细节即高频信号 )，分解出低频信号一基波信号，然后通过与总的畸变电流相减得出总的谐波电流。采用小波变换检测谐波的APF，的基本结构框图如图3-4 所示。通常认为选取小波主要有以下几个标准：相似原则： 对二进小波变换，如果选择的小波对信号有一定的相似性，则变换后的能量就比较集中，可以有效减少计算量。判别函数： 针对某类问题，找出一些关键性的技术指标，得到一个判别函数，将各种小波函数代入其中，得到一个最优准则。支集长度： 大部分应用选择支集长度在59 之间的小波， 因为支集太长会产生边界问题，支集太短消失矩太低，不利于信号能量的集中。IV 总结谐波电流检测
18、技术是有源电力滤波器的关键技术之一，谐波电流检测技术的发展直接决定着有源电力滤波器技术的发展。本文在对有源电力滤波器的谐波电流检测方法进行了概括总结的基础上，重点对精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 6 页学号 : 201321401022 : 郑伟东共6 页第 6 页三种谐波电流检测方法进行了分析和研究。首先对基于瞬时无功功率理论的谐波电流检测方法原理和pq 法的误差因素进行了分析，分析的结果说明零序谐波电流的存在、电源电压波形的严重畸变、三相电压/电流不对称、高通滤波器参数的变化这四大因素使基于瞬时无功功率理论的谐波电流
19、检测方法pq 法在应用中不可防止地产生了误差。在分析已有的基于神经网络的谐波电流检测方法的不足的基础上，从有源电力滤波器所实现的功能本质改善电能质量，降低总谐波畸变这一角度提出一种基于神经网络的谐波电流检测方法。BP 神经网络谐波电流检测方法。检测效果好， 输出层采用线性输出效果不错。基于小波变换的谐波检测电流方法能弥补傅立叶变换的不足，可以实现有源电力滤波器对电力系统的稳态和时变谐波电流进行检测的功能；小波函数的选取以及所采用的小波函数尺度的选取对谐波检测的结果存在很大的影响。神经网络和小波变换应用于自然科学的各个领域，显示了突出的优越性和广阔的应用前景，然而和其他任何技术一样它们都不可防止
20、地存在着局限性。因此， 基于神经网络和小波变换的谐波电流检测技术的研究和基于瞬时无功功率的谐波电流检测技术的研究一样都还有待于继续深入和展开。V 参考文献1 钟山，杨晟，赵争鸣有源电力滤波器技术与发展综述J变频器世界2011 (01)：45-492 王群，吴宁，王兆安 .一种基于人工神经网络的电力谐波检测方法.电力系统自动化， 1998， 22(11):3539 3 林华伦基于傅里叶和小波变换的电网谐波检测方法研究D 南宁：广西大学，20134 王好娜采用神经网络的谐波和间谐波检测方法研究D 重庆：重庆大学，20115P.Pillay ，A.Bhattaeharjee.Application
21、of wavelets to Model short-Term Power System Disturbances.IEEE Transcations on Power Delivery,2009,11(4):20132037 6Ingrid Daubechies.The wavelet Transform,Time-Frenquency Location and Signal Analysis.IEEE Transantions on Information Theory,2008,36(5),9631003 7Malesani L,Mattavelli P,Tomasin P.High-p
22、erformance Hyseresis Modulation Technique for Active Filter.IEEE Trans.On PE,1997,12(5):876884 8Paul Y ,Swarup A.A comparative analysis of three-phase four-wire UPQC topologiesC.Power Electrons,Drives and Energy Systems(PEDES) and 2010 Power India,Joint International Conference on,2010:1-6. 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 6 页