[发明专利]基于LMS/LMF混合算法的自适应预测无差拍控制方法

说明书

本发明公开了基于LMS/LMF混合算法的自适应预测无差拍控制方法,属于电力技术领域。针对基于LMS算法的APF自适应预测无差拍控制方法存在的缺点，提出了基于LMS/LMF混合算法的APF自适应预测无差拍控制方法。在负载突变时，在权重系数的更新上采用LMS/LMF混合算法，自适应地调整LMS与LMF算法在权重系数更新中的占比，充分展现LMS算法稳态跟踪精度高与LMF算法动态响应速度高的优点。基于LMS/LMF混合算法的APF自适应预测无差拍控制方法具有更高的动态响应速度，系统的电网电流更接近于正弦波，系统的电网电流的THD得到明显降低；因此，提出的控制方法具有更高的控制性能。

技术领域

本发明属于有源电力滤波技术领域，更为具体地说是一种三相三线制并联有源电力滤波器基于LMS/LMF混合算法的自适应预测无差拍控制方法。

背景技术

随着各种非线性负载在电网中的广泛使用，产生了大量的谐波，谐波造成电网的严重污染。电力滤波器分为无源电力滤波器和有源电力滤波器(APF)。相对于无源电力滤波器，APF因其动态实时补偿能力强、可控性能高、不易与系统发生谐振等优势，成为电气工程研究的热点。谐波电流控制是APF的关键技术之一，典型的谐波电流控制方法有PI控制、滞环控制、三角载波控制、无差拍控制等

无差拍控制将被控对象的数学模型离散化，属于开环控制，具有数学推导严密、动态响应速度高、稳态跟踪精度较高、实现简单等优点。利用上一个负载电流周期的电网电流和补偿电流预测下一个采样周期的补偿电流值以获得较小误差的开关状态。但是受数字信号采样、处理和执行过程延时的影响，无差拍控制实际上为差两拍控制。为了解决这个问题，各种优化和预测方法被引入无差拍控制。例如线性预测和平推预测为比较常用的方法，但是都因为数字控制的延时而差上一个周期，因而达不到理想的控制效果。由于自适应滤波器具有预测功能，其被引入无差拍控制。自适应预测使用当前采样周期信号与上一采样周期的误差信号经过权重系数运算，估计出某种信号的未来值，运用到APF就是下一采样周期的指令电流信号值。相对于其它的预测方法，自适应预测的步长因子能够实时自适应调整，因而能够迭代优化其预测值。在文献(李东伟,秦兵才.基于自适应预测算法的谐波电流无差拍控制[J].电气技术,2009(06):24-27+33.)中，提出了基于LMS算法的APF自适应预测无差拍控制方法，该方法弥补了无差拍算法和离散控制系统中的周期性误差，而且能够确保系统具有较高的稳态跟踪精度。但当负载突变，并且选择的步长因子不合适时，补偿电流的动态响应速度较低。因此，基于LMS算法的APF自适应预测无差拍控制方法的控制性能尚有待提高。

发明内容

针对工业上负载的突变和外界环境以及内部参数的变化，本发明提出一种动态响应速度快、稳态精度高的基于最小均方算法(LMS)/最小四阶矩算法(LMF)的自适应预测无差拍控制方法。

本发明所采用的技术方案：

利用Clarke变换，将三相abc轴下的数学模型转换到αβ轴下，APF在αβ轴下的数学模型可表示为以α轴为例，假设采样周期为Ts，忽略R_s。在第n个采样周期内，电流在极短时间的导数可近似离散化为并代入电路表达式得并推导下一个采样周期表达式β轴亦做相同处理。

为获得并输出准确的电压源逆变器输出电压u_α(n+1)，必须要在第(n–1)和第n两个周期内得到i_cα(n)和i_cα(n+1)，因而造成了输出电流一个周期的延时。因为采样、A/D转换、信号的计算等产生的延时接近一个采样周期，使用传统预测方法使得无差拍控制实际上又差了一个周期，所以稳态误差增大。

为了解决这个问题，选择提前一个采样周期开始计算。为了在第n个采样周期得到电压源逆变器的输出电压u_α(n+1)，需在第(n–1)个采样周期得到i_cα(n)和i_cα(n+1)的准确值，因为不能直接测得，所以需要进行预测。