基于人工神经网络的静止无功发生器控制方法研究

发布时间：2019-09-03 19:30

【摘要】：近年来,随着电力系统中大功率非线性元件的应用,使得电力系统中的谐波和无功功率现象愈来愈严重,对供电质量造成严重影响,这样导致某些电气设备无法正常工作,并使一些保护装置误动作,因此,各用户以及从事电力行业的专家对电能质量方面的要求也更高了。其中静止无功发生器(static var generator,SVG)成为当前提高电能质量的首要选择,具有效果明显的动态补偿装置性能,得到了国内国外普遍关注。本文主要对SVG的无功电流检测模块以及控制方法做出了部分研究,具体研究内容如下:首先,本文对先进的SVG的研究背景和研究意义进行了介绍,总结了国内外的研究现状,对无功电流以及谐波污染的问题展开了描述。对于SVG的基本工作原理做出了阐述,其中无功电流实时准确的检测是SVG的核心环节,它直接影响到SVG无功补偿的效果。通过对现有的无功电流检测方法的对比分析,本文采用了基于瞬时无功功率理论的无功电流检测法,为了克服传统ip-iq无功电流检测法在三相电压不对称时引起的检测精度以及延时性问题。本文在ip-iq方法基础上设计出了基于正序幅值积分器的ip-iq无功电流检测的方法。其次,在SVG的控制策略上,针对常规PI控制器存在大的超调量,调节时间过长等缺点,本文引入了人工神经网络算法,设计了BP-神经网络-PI控制器,并将该控制器用在SVG的控制方法上。通过了理论分析,对该改进方法进行了详细说明。最后进行了仿真研究,主要从三方进行了仿真验证。第一:对改进的无功电流检测方法以及对常规的ip-iq无功电流检测方法进行了仿真验证。第二:对提出的BP神经网络PI控制器和常规PI控制器进行仿真。第三:对整个系统搭建了仿真模型,在感性负载下整体SVG系统进行了仿真研究,给出实际补偿波形图。
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;TM714.3

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本文编号：2531534