基于智能广义逆系统的SHAPF建模及解耦控制策略研究

来源 :兰州交通大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:eyoujin
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APF(Active Power Filter,有源电力滤波器)是一种抑制谐波和补偿无功的新型电力电子装置,它可对大小和频率都变化的谐波和无功进行补偿。SHAPF(Shunt Hybrid Active Power Filter,混合型并联有源电力滤波器)是一种APF的拓扑结构,它将APF与PPF(Passive Power Filter,无源电力滤波器)混合串联使用,由PPF补偿特定次含量较高的谐波,APF则起查缺补漏的作用,补偿其他次谐波,从而更好地抵消谐波和补偿无功功率,SHAPF还可以应用于更大功率的场合,节约装置的成本,这将对净化电网质量有着重要的工程实际价值。SHAPF在三相abc静止坐标系下的三相电流之间的强耦合,高度非线性关系使得实际补偿信号与指令信号产生巨大误差,严重影响SHAPF的补偿精度,同时SHAPF的非线性关系将使控制器的设计变得十分困难,因此研究SHAPF的线性化解耦对改善电能质量着重要的理论意义。目前常见的SHAPF解耦方法是微分几何法解耦,但该方法要求反馈精确抵消全部非线性变量以达到解耦,这在理论上可行,但在复杂多变的实际应用中很难实现。针对上述问题,本文通过解析法推导模型已知的SHAPF的广义逆系统并用智能算法对模型未知的SHAPF的广义逆系统进行辨识建模,从而实现对SHAPF的精确解耦。首先对SHAPF系统进行可逆性分析,进而推导SHAPF的广义逆系统的解析表达式,将广义逆系统与原系统串联组成一个伪线性复合系统,从而实现对SHAPF的线性化解耦;通过广义逆解耦方法和传统的逆解耦方法及前馈解耦法进行比较说明其效果的优越性;其次针对实际工况复杂,无法精确建模的SHAPF模型引入LS-SVM(Least Squares Support Vector Machines,最小二乘支持向量机)对SHAPF广义逆系统模型进行离线辨识建模,将辨识后的广义逆系统与原系统串联利用非解析的方法实现SHAPF的线性化解耦,仿真实验表明LS-SVM广义逆系统辨识的精度比LS-SVM逆系统辨识的精度更高,且构成的复合系统有着更好的跟踪性能;最后引入内模控制器(Internal Model Controller,IMC)对SHAPF的解耦子系统进行控制,使得子系统由开环不可控变为闭环可控,分别对内模控制器的逆控制器和内部模型用LS-SVM法进行辨识,然后引入滤波器增加内模控制器的辨识精度,理论分析与仿真实验表明加入滤波器的内模控制器比不加滤波器的PI控制器有着更好地鲁棒稳定性。
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