基于电压稳定性分析的TSVG控制策略研究

发布时间：2017-08-07 17:16

  本文关键词：基于电压稳定性分析的TSVG控制策略研究

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【摘要】：伴随着我国工业生产规模的不断扩大,越来越多的电力电子设备被应用其中,使得电能质量问题日益突出。本文针对塑料加工业中注塑机运行时带来的功率因数低,谐波超标这一特定的实际问题进行研究,提出了采用TSVG进行治理的方案,详细分析了其工作原理。对TSVG运行时系统公共连接点(Point of Common Coupling)的电压稳定性进行了分析,保证了系统安全稳定运行。并提出了基于粒子群(Particle Swarm Optimization)的TSF通道参数寻优算法,提高了系统的整体效率与稳定性,为解决相关问题提供了良好的思路。首先对TSVG中晶闸管投切滤波器(Thyristor Switch Filter)及静止无功发生器(Static Var Generator)的工作原理及电路结构进行了介绍与分析。对采用星接形式的TSF进行了投切过程的暂态分析,确定了晶闸管两端电压过零的投切方案。对采用电压型结构的SVG进行了控制方案的选取,确定了采用直接电流控制的输出电流控制方案。在系统的电流检测环节中,采用基于瞬时无功功率理论的无功及谐波电流检测方案,确保了检测的快速性与准确性。并对TSVG的协调控制策略进行了介绍。其次,为保证PCC点的电压稳定性,对投入TSVG装置后系统PCC点的电压变化情况进行了详细的研究,并根据分析结果对TSVG中SVG的电压控制策略进行了深入的研究,对其进行数学建模分析,提出电流内环解耦的双电压环电压控制策略,可以对交流侧电压与直流母线电容电压进行有效控制。针对PCC点不同的电压故障情况,对电压控制器进行了改进,以提高控制器的控制性能。为改善TSF的无功补偿与谐波抑制的效果,提出了多目标的通道设置准则,采用基于粒子群算法的TSF通道参数寻优算法,对通道参数进行寻优,并对所设计的通道参数进行了失谐分析,确保了系统能够稳定运行。最后,在MATLAB仿真环境下搭建TSVG系统的仿真模型,结合现场电压电流数据进行仿真,以验证所设计系统的无功补偿与谐波抑制效果。在实验室环境下搭建TSVG硬件平台,在平台上对控制方案进行实物验证,实验结果表明所设计的TSVG电能质量综合治理装置能够很好地完成预期目标,有效改善了系统的电能质量。
【关键词】：TSVG 电压稳定性分析 谐波抑制 无功补偿 粒子群算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM712
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 课题研究背景及目的9-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-16
• 1.2.1 电能质量治理装置的研究现状11-13
• 1.2.2 电压控制策略的研究现状13-15
• 1.2.3 优化方法在电能质量治理中的研究现状15-16
• 1.3 本文的主要研究内容16-18
• 第2章TSVG工作原理分析18-30
• 2.1 TSF工作原理18-22
• 2.1.1 晶闸管投切滤波器电路结构18-19
• 2.1.2 晶闸管投切滤波器工作原理19-20
• 2.1.3 晶闸管投切滤波器投切时刻选择20-22
• 2.2 SVG工作原理22-25
• 2.2.1 静止无功发生器基本结构22-23
• 2.2.2 静止无功发生器工作原理23-24
• 2.2.3 静止无功发生器控制策略24-25
• 2.3 基于瞬时无功功率理论的检测算法设计25-27
• 2.4 TSVG整体控制策略设计27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章PCC点电压稳定性分析30-45
• 3.1 TSVG工作特性分析30-33
• 3.2 SVG数学模型及电压控制策略分析33-40
• 3.2.1 SVG数学模型建立33-35
• 3.2.2 SVG电压控制策略35-39
• 3.2.3 仿真研究39-40
• 3.3 SVG电压补偿时的非最小相位特性分析40-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第4章TSF通道参数设计45-57
• 4.1 优化设计分析45-50
• 4.1.1 无功补偿效果分析45-48
• 4.1.2 谐波抑制效果分析48-49
• 4.1.3 多目标优化分析49-50
• 4.2 粒子群设计方法50-53
• 4.3 算法实例53-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章TSVG系统仿真与实验57-71
• 5.1 TSVG仿真及结果分析57-61
• 5.1.1 TSVG仿真模型搭建57-58
• 5.1.2 仿真结果分析58-61
• 5.2 TSVG实验及结果分析61-70
• 5.2.1 TSVG实验平台搭建61-66
• 5.2.2 TSVG控制算法编写66-67
• 5.2.3 实验结果分析67-70
• 5.3 本章小结70-71
• 结论71-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果76-78
• 致谢78

【参考文献】

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本文编号：635795