发明名称 利用人工神经网络计算有源电力滤波器最大参考相间电压的方法
摘要 本发明公开了一种利用人工神经网络计算有源电力滤波器最大参考相间电压的方法,包括以下步骤:检测系统电压,计算一相电压幅值U<sub>sm</sub>。检测负载电流,计算出5次谐波电流的幅值和相角I<sub>f5m</sub>和θ<sub>5</sub>,7次谐波电流的幅值和相角I<sub>f7m</sub>和θ<sub>7</sub>。由U<sub>sm</sub>,I<sub>f5m</sub>,θ<sub>5</sub>,I<sub>f7m</sub>,θ<sub>7</sub>计算最大参考相间电压<img file="DSA0000095112010000011.GIF" wi="114" he="58" />从而构建BP神经网络的训练对,并用以训练BP神经网络。训练结束后,可利用BP神经网络根据输入量U<sub>sm</sub>,I<sub>f5m</sub>,θ<sub>5</sub>,I<sub>f7m</sub>,θ<sub>7</sub>可快速计算<img file="DSA0000095112010000012.GIF" wi="116" he="59" />本方法可以适应不同的系统电压和负载电流快速地计算出最大参考相间电压,为直流侧电容电压指令值的整定奠定了基础,还可根据训练好的BP神经网络的各权值和阈值,在数字信号处理器(DSP)上编程计算。
申请公布号 CN103532145A 申请公布日期 2014.01.22
申请号 CN201310418524.8 申请日期 2013.09.16
申请人 苏州华天国科电力科技有限公司 发明人 李正佳
分类号 H02J3/01(2006.01)I 主分类号 H02J3/01(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.一种利用人工神经网络计算有源电力滤波器最大参考相间电压的方法,包括以下步骤:(1)检测系统电压,因为当三相电压对称时,系统三相电压合成矢量的幅值U<sub>sm</sub>为相电压幅值,故只需检测一相电压幅值。(2)检测负载电流,对于谐波源为图1所示的三相不可控整流桥接电阻负载,负载电流中所含谐波电流次数为6n±1(n为正整数),其中5次谐波和7次谐波电流含量较大,而参考电流的基波分量是因为逆变器交流侧和直流侧的功率交换而引起的,幅值一般也不大。故对于三相不可控整流桥接电阻负载,只需计算出5次谐波和7次谐波电流相关参数,即5次谐波电流的幅值和相角I<sub>f5m</sub>和θ<sub>5</sub>,7次谐波电流的幅值和相角I<sub>f7m</sub>和θ<sub>7</sub>。(3)根据公式<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>u</mi><mrow><mi>l</mi><mi>max</mi></mrow><mo>*</mo></msubsup><mo>=</mo><msqrt><mn>3</mn></msqrt><mi>K</mi><mo>|</mo><msub><mi>U</mi><mi>sm</mi></msub><mo>+</mo><mn>5</mn><mi>&omega;</mi><msub><mi>LI</mi><mrow><mi>f</mi><mn>5</mn><mi>m</mi></mrow></msub><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mi>j</mi><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mi>&omega;t</mi><mo>+</mo><mi>&pi;</mi><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>+</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>5</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></msup><mo>+</mo><mn>7</mn><mi>&omega;</mi><msub><mi>LI</mi><mrow><mi>f</mi><mn>7</mn><mi>m</mi></mrow></msub><msup><mi>e</mi><mrow><mi>j</mi><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mi>&omega;t</mi><mo>+</mo><mi>&pi;</mi><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>+</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>7</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></msup><msub><mo>|</mo><mi>max</mi></msub></mrow></math>]]></maths>(K取1.055),可由5个输入量U<sub>sm</sub>,I<sub>f5m</sub>,I<sub>f7m</sub>,θ<sub>5</sub>,θ<sub>7</sub>得到输出量<img file="FSA0000095112030000012.GIF" wi="117" he="63" />通过改变输入量,可以得到不同的输出量,由此获得BP神经网络的训练对。(4)用Matlab编程训练BP神经网络。本步骤可分为三步:(4-1)建立一个3层BP神经网络,输入层有5个节点,隐层有6个节点,输出层有1个节点。训练时采用LM训练函数进行权值修正,最大训练次数为5000,误差要求设为1.0×10<sup>-7</sup>,其他为默认值。(4-2)将训练对的输入量和输出量进行归一化,用归一化后的训练对数据训练BP神经网络。(4-3)当误差小于设定值后,训练结束。训练完成后,输入归一化后的输入量,将得到归一化后的输出量,再对输出量进行反归一化,便得到所需结果。(5)由步骤(4)得到训练好的BP神经网络的各权值和阈值,可在数字信号处理器(DSP)上编程计算,根据采集量可计算出有源电力滤波器可能出现的最大参考相间电压,为直流侧电容电压指令值的整定奠定了基础。
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