[发明专利]三相并联型有源滤波器自适应RBF神经网络控制技术

说明书

技术领域

本发明涉及一种三相并联型有源滤波器自适应RBF神经网络控制技术，属于有源电力滤波器控制技术。

背景技术

随着非线性负载的大量应用，电网中的谐波含量日益增加，造成电能质量越来越差。谐波会引起设备过热、损耗增加、电流过大等一系列危害，必须予以抑制。相对于无源电力滤波器，有源电力滤波器（APF）更能有效地处理变化负载的谐波及功率因数，它具有实时性和准确性的工作特点，被公认为是综合治理“电网污染”最有效的手段。

国内外APF的研究已取得很大的进展，并且已经广泛投入使用。随着硬件设备的精度、速度和可靠性的快速发展，对高性能算法和实时控制的要求越来越高，因此，先进控制理论和技术越来越多的被应用于APF。

径向基函数（RBF）神经网络模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的神经网络结构，它具有单隐层的三层前馈网络，隐层作用函数采用高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因而RBF网络是局部逼近的神经网络，理论上只要足够多的神经元，RBF神经网络能以任意精度逼近任意连续函数。RBF网络由输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，因此采用RBF网络可大大加快学习速度并避免局部极小问题，适合于APF实时控制的要求。

自适应RBF神经网络控制是RBF神经网络控制与自适应控制的有机结合,是一种解决参数不确定系统控制问题的新型控制策略，提高了系统的综合性能。近年来，自适应RBF神经网络控制理论取得了一系列的重要进展，由于该方法具有良好的精确性，鲁棒性和自适应性，在工程上具有很好的应用前景。

发明内容

本发明的目的是通过自适应RBF神经网络理论实现对三相并联型有源电力滤波器的控制，产生实时的补偿电流，从而实现对谐波电流的补偿，减小和消除谐波和无功功率，最终提高电网的电能质量。

本发明的主要技术内容如下：

一种三相并联型有源滤波器自适应RBF神经网络控制技术，包括以下步骤：

a、针对三相并联型有源滤波器设计自适应RBF神经网络控制器；所述自适应RBF神经网络控制器是基于RBF神经网络和自适应算法设计的；

b、建立被控对象三相并联型有源滤波器的数序模型其中，x为补偿电流，f(x)为未知方程，b为未知常数，u为开关函数，为RBF神经网络控制器的输出，x^*为补偿电流指令信号；

c、利用三相并联型有源滤波器实际输出的补偿电流对补偿电流指令信号的跟踪误差作为自适应RBF神经网络控制器的输入；

d、利用自适应RBF神经网络的学习功能，可以实现自适应RBF神经网络控制器对三相并联型有源滤波器中的开关函数u的逼近，从而控制三相并联型有源滤波器主电路开关的通断，使三相并联型有源滤波器产生与电网中谐波电流大小相等、方向相反的补偿电流，从而抵消谐波。

上述步骤b中的三相并联型有源滤波器的数序模型设计步骤如下：

e、根据电路理论和基尔霍夫定理可得到如下公式：

i·ca=-rica+vsaL+vdcLs---(1)]]>