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        有源電力濾波器控制方法研究現(xiàn)狀

        2021-07-29 13:47:32亞志政
        天津科技 2021年7期
        關(guān)鍵詞:方法系統(tǒng)

        亞志政

        (天津泰達電子工程有限公司 天津 300450)

        0 引 言

        隨著現(xiàn)代化進程的加快,各種電力設(shè)備如整流器、變頻調(diào)速設(shè)備以及各種電力電子設(shè)備相繼投入到生產(chǎn)運行中。由于上述設(shè)備的非線性對供配電系統(tǒng)造成了相當嚴重的問題,如何治理諧波造成的污染和損失也成為各國研究的重點。

        有源電力濾波器(APF)可同時實現(xiàn)諧波和無功功率的動態(tài)補償,補償效果好,所以各國把研究的重心放在APF上。其中APF的補償電流跟蹤控制能力決定了其整體性能。本文重點分析對比了各種主要的控制方法以及近些年發(fā)展迅速的智能控制方法。

        1 有源電力濾波器的工作原理

        如圖1可知,諧波源是其中的非線性負載,它主要消耗無功功率并且發(fā)出一定頻率的諧波。APF由幾個部分構(gòu)成,其最重要的核心部分分別是指令電流運算電路和補償電流發(fā)生電路。

        圖1 有源電力濾波器原理圖Fig.1 Schematic diagram of active power filter

        指令電流運算電路的功能是檢測出需要補償?shù)脑O(shè)備中電流的無功和諧波等電流分量。補償電流發(fā)生電路的功能是按照指令電流運算電路給出的補償電流指令信號產(chǎn)生實際的補償電流,該電路主要包括3部分,分別是電流跟蹤控制電路、驅(qū)動電路和主電路[1]。

        2 補償電流控制方法

        2.1 滯環(huán)比較控制方法

        由圖2可知,該方法是把補償電流的指令信號與實際的補償電流信號進行比較,再將兩者比較的差值輸入到滯環(huán)比較器當中,通過滯環(huán)比較器產(chǎn)生控制主電路中開關(guān)器件通斷的脈沖寬度調(diào)頻(PWM)信號,該信號經(jīng)驅(qū)動 電路來控制開關(guān)器件的通斷,從而控制補償電流的 變化。

        圖2 滯環(huán)比較控制方法Fig.2 Hysteresis comparison control method

        上述控制方法的優(yōu)點是響應(yīng)速度快,整體結(jié)構(gòu)簡單,而且在輸出的電壓當中諧波成分相對少。它的缺點是滯環(huán)寬度很大程度上決定了開關(guān)頻率、損耗以及控制的精度,如果滯環(huán)寬度比較小,那么控制的精度相應(yīng)比較高,但這會造成開關(guān)頻率和開關(guān)損耗增加。文獻[2]將該控制方法應(yīng)用到APF當中取得了一定的補償效果。

        2.2 滑??刂品椒?/h3>

        該方法與其他控制方法的不同在于它的控制是不連續(xù)的,隨著系統(tǒng)的運行,滑??刂品椒ǜ鶕?jù)檢測出的系統(tǒng)狀態(tài)隨時做出調(diào)整,強迫系統(tǒng)運動在既定的狀態(tài)軌跡當中,即滑模面上。因為這種狀態(tài)軌跡是可以人為設(shè)計的,并且和系統(tǒng)對象的參數(shù)及擾動無關(guān),所以該方法具有對參數(shù)變化及擾動不敏感、無需系統(tǒng)在線辨識等優(yōu)點。電力電子裝置拓撲結(jié)構(gòu)的特點與上述控制方法的特點非常匹配,因而它在APF當中得到了非常廣泛的應(yīng)用。

        滑??刂品椒ㄖ饕娜秉c在于當系統(tǒng)的狀態(tài)軌跡到達滑模面之后,它不會一直沿著滑模面向平衡點滑動,而是從滑模面的一側(cè)運動到另一側(cè)這樣反復(fù)運動,即產(chǎn)生了抖振。文獻[3-4]對APF通過其他途徑來降低抖振取得了一定的效果,但是控制算法設(shè)計比較復(fù)雜。圖3描述了上述過程。

        圖3 滑模運動過程Fig.3 Sliding mode movement process

        2.3 自適應(yīng)控制方法

        自適應(yīng)控制主要分為2種,一種是模型參考自適應(yīng)控制,另一種是自校正控制。模型參考自適應(yīng)控制根據(jù)不同的控制需求使參考模型的輸出滿足一定條件,其中調(diào)節(jié)環(huán)節(jié)根據(jù)一定的要求調(diào)節(jié)控制器的參數(shù),以此使參考模型的輸出和控制對象的輸出保持一致。自校正控制首先需要通過檢測到輸入和輸出的值,然后將它們的值輸入到參數(shù)估計器,該環(huán)節(jié)通過迭代的方法估計出對象參數(shù),計算器根據(jù)已經(jīng)編寫的規(guī)則和得到的參數(shù)估計值計算控制器參數(shù),最后通過上述方式控制被控對象從而達到控制目標。文獻[5]將該控制方法應(yīng)用到了APF當中。

        2.4 模糊控制方法

        利用模糊控制方法首先需要對模糊集合和模糊邏輯有一定的認識,因為該方法是以它們?yōu)榛A(chǔ)的一種控制方法。其特點是利用隸屬度函數(shù)來確定每個元素多大程度上屬于某一個集合。模糊控制以模糊集理論為基礎(chǔ),以模糊語言變量和邏輯推理為工具,依照以往的實際經(jīng)驗和知識,通過一定的規(guī)則來達到控制目的。

        模糊控制經(jīng)常和PI控制結(jié)合使用,因為PI控制雖然結(jié)構(gòu)簡單,但是PI控制參數(shù)的選取依賴于系統(tǒng)的精確模型,對于一些復(fù)雜系統(tǒng),模型往往不易建立,控制參數(shù)的選擇成為難題,而且PI控制的魯棒性比較差,容易引發(fā)超調(diào)。模糊控制就不受限于建模,而且魯棒性能好,兩者的結(jié)合可以彌補單純PI控制的缺點,同時帶來更高效的動態(tài)響應(yīng)速度,更低的超調(diào),更小的靜態(tài)誤差等。文獻[6-7]利用模糊控制的特點來調(diào)整Kp和Ki這2個參數(shù)使得APF的直流側(cè)電壓有良好的穩(wěn)定值。

        2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks,ANN)是依照一定的規(guī)則通過數(shù)量很多的、比較簡單的神經(jīng)元相互組合在一起而形成的計算機系統(tǒng),隨著外部信息不斷輸入,該系統(tǒng)的狀態(tài)做出一定的響應(yīng)來處理信息,可以把ANN當成一個模仿人類大腦結(jié)構(gòu)以及它的功能的信息處理系統(tǒng)。ANN有幾個主要的特點:本質(zhì)上是非線性系統(tǒng),能充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系;無需建立輸入輸出間明確的關(guān)系,而是通過學(xué)習過程和自適應(yīng)算法實現(xiàn),能夠適應(yīng)不確定系統(tǒng)的動態(tài)特性;系統(tǒng)信息存儲在神經(jīng)元及連接權(quán)中,具有很強的魯棒性和容錯能力;具有并行處理能力,可極大地加快系統(tǒng)的速度和可靠性。

        由于APF本身是一個非線性系統(tǒng),根據(jù)上面的描述可以看到,將ANN應(yīng)用于APF控制是比較符合其特點的?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的APF如圖4所示,它的工作原理是依照一定的算法來完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流誤差信號來控制電路產(chǎn)生需要的PWM開關(guān)控制信號,從而產(chǎn)生需要補償?shù)闹C波電流。

        圖4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的APF系統(tǒng)Fig.4 APF system based on neural network control

        文獻[8]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到APF的補償電流控制當中,但是該方法比較復(fù)雜而且只是處于試驗階段。

        3 有源濾波器發(fā)展方向

        盡管近年來人們對APF的控制方法已經(jīng)做出了非常多的研究和討論,但是各種方法都存在著自己的一定缺點,所以人們還是需要對各種控制方法做出相關(guān)的改進,根據(jù)上面的描述,對APF的發(fā)展方向做出如下總結(jié)。

        ① 傳統(tǒng)控制方法一般結(jié)構(gòu)相對簡單,控制過程也不復(fù)雜,響應(yīng)速度比較快,但是這些控制方法一般情況下都不具備在線調(diào)整能力,針對一些不確定的系統(tǒng)往往效果不很理想,如果能和其他現(xiàn)代控制理論或智能控制方法相結(jié)合,將會取得一定的改進。

        ② 由于APF的電壓、電流耦合在一起,APF本身是一個強非線性系統(tǒng),APF的參數(shù)也會隨著系統(tǒng)的運行發(fā)生改變所以具有一定的不確定性,而且APF針對的補償對象即電網(wǎng)系統(tǒng)本身也是一個非常復(fù)雜的被控對象?;谏鲜鲈颍F(xiàn)代控制方法具有在線調(diào)節(jié)能力以及比傳統(tǒng)控制方法更強的魯棒性,故其控制精度更高,補償效果也更加理想。

        ③ 現(xiàn)階段,APF智能控制方法還未到達大規(guī)模有效使用階段,但是相對于它的研究速度比較快。與ANN相比而言,模糊控制方法計算量比較少,同其他控制方法結(jié)合相對效果也比較好,故有一定的應(yīng)用

        前景。

        4 結(jié) 論

        本文在研究分析APF工作原理的基礎(chǔ)上,分別從不同的層面對比分析了針對APF補償電流的各種控制方法以及它們的優(yōu)缺點,最后根據(jù)控制方法的特點給出了未來的研究方向。通過本文的闡述可以了解到當前對APF控制方法的研究還不夠成熟,如何將已有的研究成果加以完善并在應(yīng)用當中帶來實際效益,值得進一步思考。■

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