[发明专利]基于最佳线性预测理论的混合电力滤波器谐波电流预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力滤波器谐波电流预测方法，特别是一种基于最佳线性预测理论的混合电力滤波器谐波电流预测方法。 

技术背景

由无源滤波器和有源滤波器组成的混合电力滤波器(hybrid active power filter，简称为HAPF)，具有成本低和滤波效果好等诸多优点，在电能质量调节与控制中起到越来越重要的作用。它主要由无源滤波器抑制谐波和补偿无功，有源滤波器则只用来改善无源滤波器的滤波效果。实时、准确地检测负载中的谐波电流是提高HAPF补偿效果的重要环节。但是，HAPF数字化控制器中的采样、A/D转换、信号计算，以及控制信号的离散化都会引入较为严重的延时。这都会造成HAPF发出的补偿电流在相位上滞后于电网实际谐波电流，严重影响HAPF的补偿性能。解决延时这一问题较好的办法是对谐波电流进行跟踪和预测，然后根据预测值进行补偿。2005年第20期的《Transaction on Power Delivery》中《An adaptive kalman filter for dynamic harmonic state estimation and harmonic injection tracking》一文内环控制器采用预测电流控制策略，利用当前采样时刻状态信息，预测下一个采样周期补偿电流的轨迹，从而确定逆变器的开关函数，使补偿电流跟随电流参考值变化，实现谐波电流预测控制，但存在计算比较复杂等缺点。2002年第17期的《IEEE Transactions on Power Electronics》中《Predictive transient-following control of shunt and series active power filters》一文采用神经网络预测方法，其优点是跟踪检测能力较强，缺点是难以实现数字化，而其模拟电路实现本身也是比较困难的。2009年第29期的《中国电机工程 学报》中《有源电力滤波器参考电流的预测方法及其实现》一文提出了一种改进型自适应谐波电流预测方法，利用自适应算法和内插值算法相结合来实现有源电力滤波器谐波电流的预测，具有较高的精度和较强的自适应调整能力。 

发明内容

本发明的目的是提供一种基于最佳线性预测理论的混合电力滤波器谐波电流预测方法。该方法能准确预测谐波电流，通过自适应预测控制策略，实现最小误差补偿。仿真和实验结果表明，该方法具有预测精度高和补偿效果好等特点。其原理与基本步骤为： 

第一步，求传输函数：设谐波电流信号x(t)在t＝0，T，L，nT，L的采样值分别为x(0)，x(1)，L，x(n-m)，L，x(n-1)，x(n)，L，其中T为采样周期。若已知其中的x(n-1)，L，x(n-m)等m个值，则谐波电流线性预测值为 

x^(n)=Σk=1mamkx(n-k)]]>

式中a_mk为线性预测系数。令x(n)为其真值，可得预测误差值为