一种有源滤波器的控制方法技术

本发明专利技术公开了一种有源滤波器的控制方法，涉及APF(有源滤波器)的一种控制方法，特别涉及对APF输出电流和指令电流的预测方法，将指令电流和APF输出电流通过一拍预测代入无源控制律中；无源控制器经过运算生成调制波，经过PWM调制后，产生控制APF开关管的脉冲信号。指令电流通过一阶线性插值进行预测，APF输出电流则是利用基于APF离散数学模型的卡尔曼最优预测获得下一个采样时刻的预测值。通过对指令电流和APF输出电流的预测可以抵消数字系统固有的采样延时，提升有源滤波器的补偿性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及APF(有源滤波器)的一种控制方法，特别涉及对APF输出电流和指令电流的预测方法。
技术介绍
有源滤波器(APF)作为一种谐波治理手段越来越受到人们的关注和应用，它的结构如图1中所示。APF的控制方法是影响其补偿性能和效果的重要因素，实时性和动态性能是衡量控制器控制效果的重要指标。但由于数字控制系统存在固有的采样延时，它会对控制效果产生一定的影响。因此，采用卡尔曼最优预测对补偿电流进行预测，采用一阶线性插值方法对补偿指令电流进行预测，能够补偿数字控制系统的采样延时，在一定程度上改善补偿效果。
技术实现思路
专利技术目的：针对数字控制系统固有的采样延时，提出对补偿电流采用卡尔曼最优预测方法、对指令电流采用一阶线性预测的方法，补偿数字控制系统的采样延时，提升控制系统的实时性和补偿精度。为实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案如下：将指令电流和APF输出电流通过一拍预测代入无源控制律中；无源控制器经过运算生成调制波，经过PWM调制后，产生控制APF开关管的脉冲信号。指令电流通过一阶线性插值进行预测，APF输出电流则是利用基于APF离散数学模型的卡尔曼最优预测获得下一个采样时刻的预测值。通过对指令电流和APF输出电流的预测可以抵消数字系统固有的采样延时，提升有源滤波器的补偿性能。具体步骤为：步骤1)、将负载的谐波电流和有源滤波器输出电流经过park变换，生成的dq分量作为控制器的输入，其中park变换角由负载电压锁相环节产生，所述控制器包括负载谐波电流与有源滤波器输出电流的预测环节和无源控制环节。步骤2)、负载谐波电流dq分量经过一阶线性插值预测下一个采样时刻的电流。步骤3)、建立有源滤波器在dq同步旋转坐标系下离散数学模型，采用卡尔曼最优预测，预测有源滤波器输出电流下一个采样时刻的电流；步骤4)、将负载谐波电流预测值和有源滤波器输出电流的预测值作为无源控制器输入，基于有源滤波器dq同步旋转坐标系下离散数学模型，建立有源滤波器误差动力学方程，通过设计注入阻尼建立含注入阻尼的误差动力学方程，求解该方程获得无源控制律，所得的无源控制律为：步骤5)、无源控制器输出经过park反变换作为调制波，再与载波比较产生驱动脉冲，其中park反变换角由负载电压锁相环产生。有益效果目前，有源滤波器通常采用数字控制器，存在固有的采样延时，会影响有源滤波器的补偿精度和动态性能。本专利技术通过对有源滤波器输出的补偿电流和指令电流进行预测，实现对数字控制系统采样延时的补偿，能够提升有源滤波器补偿精度和动态性能。附图说明图1为系统电路原理图；图2为系统控制框图。具体实施方式以下结合附图具体说明本专利技术技术方案。本专利技术是为了提供一种APF的控制方法，以改善数字控制系统固有采样延时的问题，从而能提升有源滤波器的补偿性能。系统结构如图1所示，APF经过连接电抗器与负载相连。其中，R、L是连接电抗器的等效电阻和电感，Ua、Ub、Uc是APF输出的三相电压。Usa、Usb、Usc是APF与系统连接点处的三相电压。具体步骤为：步骤1)、将负载的谐波电流和有源滤波器输出电流经过park变换，生成的dq分量作为控制器的输入，其中park变换角由负载电压锁相环节产生，所述控制器包括负载谐波电流与有源滤波器输出电流的预测环节和无源控制环节，如图2所示。步骤2)、负载谐波电流dq分量经过一阶线性插值预测下一个采样时刻的电流，如下式：其中，分别是第k拍采样得到的负载谐波电流的dq分量。是负载谐波电流dq分量k+1拍的预测值。步骤3)、由基尔霍夫定律，建立有源滤波器dq同步旋转坐标系下离散数学模型，基于该数学模型，采用卡尔曼最优预测，预测有源滤波器输出电流下一个采样时刻的电流；建立的有源滤波器dq同步旋转坐标系下离散数学模型为：X(k+1)＝AX(k)+BU(k)+W(k)其中，W(k)是系统噪声，X(k)＝[id(k)iq(k)]T，id、iq分别为补偿电流的dq分量，U(k)＝[usd(k)-ud(k)usd(k)-ud(k)]T，usd、usq分别为连接点处电压的dq分量，ud、uq分别为APF输出电压的dq分量，如图1中所示。得到的APF输出电流预测值为：其中，是用补偿电流前k-1拍对第k拍预测的dq分量值，id(k)、iq(k)是第k拍采样得到的补偿电流的dq分量。K(k)为最优增益矩阵。具体计算为：首先给定状态量的初值：其中，状态量为补偿电流dq分量，即：X(k)＝[id(k)iq(k)]T给定误差方差阵初值，即：P(0|0-)＝P(0)然后，由上述初值计算最优增益矩阵初始值：K(0)＝AP(0)[P(0)+Rk]-1其中，其中Rk是测量噪声Vk的协方差。由此，即可计算出id(1|0)、iq(1|0)。依次递推，即可得到补偿电流下一拍的预测值步骤4)基于有源滤波器dq同步旋转坐标系下离散数学模型，建立有源滤波器误差动力学方程，通过设计注入阻尼建立含注入阻尼的误差动力学方程，求解该方程获得无源控制律，所得的无源控制律为：其中，是负载谐波电流dq分量的第k+1个采样周期的预测值，是补偿电流的第k+1个采样周期的预测值。usd(k)、usq(k)分别为APF与负载连接点处电压的dq分量值。Rd1、Rd2为无源控制器注入阻尼。步骤5)将无源控制器输出的无源控制律经过park反变换作为调制波，再与载波比较产生驱动脉冲，其中park反变换角由负载电压锁相环产生。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种有源滤波器的控制方法，其特征在于，将指令电流和APF输出电流通过一拍预测代入无源控制律中；无源控制器经过运算生成调制波，经过PWM调制后，产生控制APF开关管的脉冲信号；指令电流通过一阶线性插值进行预测，APF输出电流则利用基于APF离散数学模型的卡尔曼最优预测获得下一个采样时刻的预测值，具体步骤如下：步骤1)、将负载的谐波电流和有源滤波器输出电流经过park变换，生成的dq分量作为控制器的输入，其中park变换角由负载电压锁相环节产生，所述控制器包括负载谐波电流与有源滤波器输出电流的预测环节和无源控制环节；步骤2)、负载谐波电流dq分量经过一阶线性插值预测下一个采样时刻的电流；步骤3)、建立有源滤波器在dq同步旋转坐标系下离散数学模型，采用卡尔曼最优预测，预测有源滤波器输出电流下一个采样时刻的电流；步骤4)、将负载谐波电流预测值和有源滤波器输出电流的预测值作为无源控制器输入，基于有源滤波器dq同步旋转坐标系下离散数学模型，建立有源滤波器误差动力学方程，通过设计注入阻尼建立含注入阻尼的误差动力学方程，求解该方程获得无源控制律，所得的无源控制律为：ud(k)=Lid*^(k+1)-id*^(k)Ts-ωLiq^(k+1|k)+Rid*^(k+1)-Rd1[id^(k+1|k)-id*^(k+1)]+usd(k)uq(k)=Liq*^(k+1)-iq*^(k)Ts+ωLid^(k+1|k)+Riq*^(k+1)-Rd2[iq^(k+1|k)-iq*^(k+1)]+usq(k)]]>步骤5)、无源控制器输出经过park反变换作为调制波，再与载波比较产生驱动脉冲，其中park反变换角由负载电压锁相环产生。...

【技术特征摘要】
1.一种有源滤波器的控制方法，其特征在于，将指令电流和APF输出电流通过一拍预测代入无源控制律中；无源控制器经过运算生成调制波，经过PWM调制后，产生控制APF开关管的脉冲信号；指令电流通过一阶线性插值进行预测，APF输出电流则利用基于APF离散数学模型的卡尔曼最优预测获得下一个采样时刻的预测值，具体步骤如下：步骤1)、将负载的谐波电流和有源滤波器输出电流经过park变换，生成的dq分量作为控制器的输入，其中park变换角由负载电压锁相环节产生，所述控制器包括负载谐波电流与有源滤波器输出电流的预测环节和无源控制环节；步骤2)、负载谐波电流dq分量经过一阶线性插值预测下一个采样时刻的电流；步骤3)、建立有源滤波器在dq同步旋转坐标系下离散数学模型，采用卡尔曼最优预测，预测有源滤波器输出电流下一个采样时刻的电流；步骤4)、将负载谐波电流预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁俊，曹俊杰，韦斌，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司扬州供电公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32