SVPWM控制技术在有源电力滤波器中的应用

研究易于数字化的SVPWM控制技术,将其应用于并联型有源电力滤波器内层跟踪控制中并给出一种补偿功能较为完善的并联有源电力滤波器及其控制方法.仿真结果表明:SVPWM控制技术用于并联有源滤波控制可以明显改进补偿的动态性能,并提高滤波效果.     

有源电力滤波器技术的探讨

介绍有源电力滤波器的原理、分类和常用控制方法,并对有源电力滤波器控制技术的国内外研究进展进行了分析和评价。     

基于MATLAB的有源电力滤波器控制设计研究

应用MATLAB7.0中的SIMULINK仿真软件对有源电力滤波器系统进行数学建模,通过分析、比较有三相负载电流的输出波形,可检测到其线路中电流的畸变率从原来的28.87％下降至7.83％,证明本次所设计的有源电力滤波器系统能够抑制电网的谐波,说明了有源电力滤波器的谐波抑制和无功补偿的设计可以达到较好的效果,此设计具有一定的实际意义与工程实现价值.     

基于FPGA的混合有源滤波器和并联有源滤波器的性能分析

利用现场可编程门阵列的Xilinx System Generator平台对单相并联型有源电力滤波器与混合型有源电力滤波器进行设计和实现,并利用MATLAB的Simulink平台进行仿真、性能分析,得到两类滤波器的总谐波失真指标结果来进行对比。     

基于DSP的有源电力滤波器控制系统设计

为了满足响应快、精度高的要求,提出了一种基于高速数字信号处理DSP芯片TMS320F2812的全数字有源电力滤波器(Active Power Filter,简称APF)控制方案.着重阐述了控制方案硬件结构的主要电路设计和分析了软件程序的实现流程.最后,在APF样机上进行了补偿典型负载实验,实验结果及分析验证了该控制方案在改善电能质量上的可行性.     

有源电力滤波器电能质量治理实验系统

电力电子设备的大量使用和非线性负载的不断增加使公用电网的谐波污染十分严重,极大地恶化了公用电网的电能质量。通过与生产实际相结合,开发了有源电力滤波器电能质量治理实验系统。介绍了该系统的组成、工作原理等,并对实验结果进行了分析。该实验系统可应用于电力电子技术、功率电子学等课程的实验教学。     

融合卡尔曼谐波补偿的有源电力滤波器

针对基于有源电力滤波器(APF)在电网中检测谐波时常规的谐波电流检测方法速度慢、精度不高,提出了一种融合卡尔曼型Ip-Iq法检测谐波,在一定程度上减小了检测误差。采用卡尔曼滤波器代替低通滤波器完成滤波,采用融合卡尔曼型Ip-Iq法作为谐波检测的方法 ,并建立了有源电力滤波器的仿真模型,分析电流的波形和谐波畸变率值,验证了所述理论和控制策略的正确性和可行性,仿真结果表明融合卡尔曼型Ip-Iq法能够对谐波进行有效补偿。     

新型电流控制的并联型有源电力滤波器

并联型有源电力滤波器(SAPF)是一种能有效综合治理电力系统谐波的装置。该文提出的新型指令电流控制算法先后通过数学推理以及模型仿真实验等方法证明该算法能保证预测指令电流的准确度,能提高系统的动态响应能力,能降低线路中电流的畸变率,能提高系统在高频段的动态稳定性能。     

并联型有源电力滤波器双环控制技术研究

结合并联型有源电力滤波器的基本工作原理,设计了由电压环和电流环构成的双环控制系统,电流检测电路采用基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波检测算法,电压外环采用限幅PI控制,电流内环采用电压空间矢量SVPWM控制.通过MATLAB软件的Simulink工具箱对并联型有源电力滤波器系统进行建模和仿真分析,仿真结果证明了双环控制技术应用于并联型有源电力滤波器的有效性和合理性.     

极端学习机FIR滤波器的设计

极端学习机作为单隐层前向神经网络的一种典型学习算法,学习速度快,泛化能力好,在函数逼近和模式分类领域都有广泛应用。本文把极端学习机的应用拓展到滤波器的设计当中,通过对数字信号处理中实例的计算机仿真,验证该算法设计的FIR滤波器具有较好的性能,能够取得理想的滤波效果,通带与阻带边界频率容易精确控制,且初始条件随机给定,算法速度快。     

APF PCS有源电力滤波器在补偿与抑制谐波中的应用

APF PCS有源电力滤波器是一种新型的电力电子装置,可对电力系统中的谐波进行补偿．在有源电力滤波器的基本结构、工作原理、APF PCS有源电力滤波器典型应用．及对APF PCS有源电力滤波器补偿与抑制谐波特性分析的基础上,得出了APFPCS有源电力滤波器补偿与抑制谐波较好的效果．     

有源滤波器的选型简述

简要介绍了实际应用中谐波电流的检测方法,对选择使用有源滤波器的原因进行了简单的技术性分析,论述了有源滤波器的工作原理,并经过计算后,对有源滤波器的选型做了分析。     

新型单相有源滤波器的设计与应用

为了消除电力电子装置产生的谐波,提出了一种基于有功能量平衡控制的单相有源滤波器的设计方法.该方法不需要应用传统的检测方法,只需对电源电流和滤波器直流侧电压进行采样控制即可实现谐波补偿.本文对这种方案的双闭环控制系统进行了校正分析,应用Saber仿真软件对该方案进行了验证,并设计了实验样机.仿真与实验结果表明该方法可将谐波畸变率控制在10%以内.     

基于DSP的有源噪声控制系统设计

本文设计了基于DSP的有源消声控制系统,对系统的结构进行了整体分析,给出系统部件的选择依据,设计了控制系统的自适应控制算法,并以CCS3.3软件为仿真平台进行仿真实验,将系统中其它参数固定,改变滤波器阶数,分析系统的控制效果。从实验效果中可以看出,在选取恰当的参数时,可以取得较好的控制效果。     

对零序有功功率选线方法的探讨

对自动跟踪消弧线圈接地系统进行了仿真研究.结果表明:零序功率震荡和采样误差是造成零序有功功率选线方法不准的两个主要因素.为了减小这两个因素的影响,对零序有功功率选线方法的模型进行了改进,并利用MATLAB软件对改进模型进行了验证.     

基于双模结构重复控制器的有源电力滤波器混合电流控制方案的设计与分析

提出了一种用于单相有源电力滤波器的全数字式混合电流控制方案．该混合电流控制方案结合无差拍控制以及双模结构重复控制以实现优异的稳态性能和动态特性．区别于传统方案,采用该方案的有源电力滤波器可消除电网中存在的奇次和偶次谐波．给出了该混合电流控制方案的详细设计原则,并进行了稳定性分析．在此基础上,提出了混合电流控制结合谐振控制器的一种优选方案以消除电网中的特定次谐波,并讨论了谐振控制与几种重复控制的内在联系．实验结果验证了电流控制方案在有源电力滤波器中的优点和有效性．     

两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型

为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.