基于神经网络的微电网谐波抑制技术

论文摘要

微电网谐波污染大多是由于电力电子设备和非线性负载引起。在对并联有源电力滤波器（APF）进行研究的基础上,提出了将BP神经网络和RBF神经网络相结合的神经网络控制器。这种控制器利用其自适应和预测功能,很好地实现了APF检测及抑制谐波。仿真结果表明,相比于传统基于瞬时无功功率理论的p-q算法,将延时缩短了将近一个电源周期;相比于已有的CMAC神经网络与PID相结合的方法,延时缩短约半个电源周期,在响应速度上具有很大优势,且具有更好的动态跟踪特性,电流失真率（THD）小于5%,能有效地抑制微电网谐波,提高电能质量。

论文目录

• 0 引言
• 1 微电网谐波治理
• 2 控制器的结构及原理
•   2.1 谐波提取
•   2.2 预测控制
• 3 仿真与分析
•   3.1 仿真
•   3.2 仿真结果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张静,李占英,王延平,李洋,宗克勇

关键词: 微电网,有源电力滤波器,神经网络,谐波抑制

来源: 大连工业大学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 大连工业大学信息科学与工程学院

分类号: TM761

DOI: 10.19670/j.cnki.dlgydxxb.2019.0115

页码: 64-69

总页数: 6

文件大小: 1380K

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