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[導讀]隨著控制技術(shù)的不斷發(fā)展,利用新的控制技術(shù)以使APF獲得更好的效果已成為大勢所趨。具有自學習適應(yīng)能力的基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法,結(jié)構(gòu)簡單,且能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,魯棒性強,近年來成為研究的熱點。

1.引言

并聯(lián)型有源電力濾波器是一種補償電力系統(tǒng)諧波的電力電子裝置,其主要的結(jié)構(gòu)分為諧波檢測,PWM信號生成,直流側(cè)電壓控制及主電路4部分,其中,直流側(cè)的電壓控制的效果將直接影響到APF的補償結(jié)果。傳統(tǒng)的控制方法是采用PI控制器,因其結(jié)構(gòu)簡單,調(diào)整方便,目前已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。但是隨著控制技術(shù)的不斷發(fā)展,利用新的控制技術(shù)以使APF獲得更好的效果已成為大勢所趨。具有自學習適應(yīng)能力的基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法,結(jié)構(gòu)簡單,且能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,魯棒性強,近年來成為研究的熱點。本文針對并聯(lián)型APF的特點,對基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法進行一定的改進并通過仿真,證實了其在并聯(lián)型APF中應(yīng)用的可行性和優(yōu)越性。

2.并聯(lián)型APF的傳統(tǒng)控制方法

傳統(tǒng)的直流側(cè)電壓控制方法是為直流側(cè)電容提供一個獨立的直流電源,常用一個二極管整流電路來實現(xiàn)。這種方法雖然能夠保證直流側(cè)電壓的穩(wěn)定,但是需要設(shè)置一個專門的電路,增加了系統(tǒng)的復雜程度,也增加了系統(tǒng)的損耗和成本,因此目前已經(jīng)不采用這種方法。

現(xiàn)在直流側(cè)電壓的控制一般是通過對主電路進行適當?shù)目刂苼韺崿F(xiàn),常用PI調(diào)節(jié)控制法,該方法將檢測到的電容電壓實際值與給定的參考電壓值相減,得到的差經(jīng)過PI調(diào)節(jié)器得到調(diào)節(jié)信號,它疊加到瞬時有功電流的直流分量上,經(jīng)運算在指令信號中包含一定的基波有功電流,補償電流發(fā)生電路根據(jù)產(chǎn)生補償電流注入電網(wǎng),使得有源電力濾波器的補償電流中包含有一定的基波有功電流分量,從而使APF的直流側(cè)與交流側(cè)交換能量,對APF的損耗進行補償,將輸出電壓調(diào)節(jié)到給定值。

3.改進控制策略及算法

單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制的結(jié)構(gòu)如圖1所示:

 

 

該控制器是通過對加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實現(xiàn)自適應(yīng)與自組織功能,其中,權(quán)系數(shù)的調(diào)整是按照有監(jiān)督的Hebb學實現(xiàn)的。其控制算法與學習算法為:

 

 

ηI、ηP、ηD分別為比例、積分、微分的學習速率,k為神經(jīng)元的比例系數(shù),其中k>0.對比例,積分,微分分別采用不同的學習速率,以便對不同的權(quán)系數(shù)分別進行調(diào)整。

在該算法中,k值的選擇尤為重要。k值越大,則快速性越好,但超調(diào)量偏大,容易造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。若選擇過小,則使系統(tǒng)的快速性變差。

介紹了一種改進的單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制算法,該算法將加權(quán)系數(shù)學習修正部分進行了修改,將其中的xi(k)改為e(k)+△e(k),改進后的算法如下:

 

 

采用上述改進算法后,權(quán)系數(shù)的在線修正不完全是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習原理,而是根據(jù)實際經(jīng)驗制定的。

由以上所列算法可以看出,兩種控制算法的輸出u(k)都是基于增量式PID控制算法的計算,僅適用于執(zhí)行機構(gòu)要求是控制量的增量的控制系統(tǒng)。因此,其在并聯(lián)型APF的控制策略應(yīng)用中,效果不好。

在并聯(lián)型APF的直流側(cè)電壓控制中,其控制結(jié)果由輸入的信號計算而得出,可將輸入信號轉(zhuǎn)化成一組離散信號,利用數(shù)字式PID控制器進行控制,這樣既減小了系統(tǒng)的計算量,同時,由于輸出結(jié)果不受前一個數(shù)據(jù)的影響,使得控制輸出能夠更快的達到預期的值。本文選擇位置式PID控制算法,將其與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法相結(jié)合,在上一算法的基礎(chǔ)上,對u(k)的表達式進行修改,得出新的控制算法:

 

 

在此算法中,K值的設(shè)置對系統(tǒng)的運行影響很大,因此需要進行多次的實踐來進行調(diào)整。

 

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4.仿真結(jié)果

本文的仿真模型參考中的并聯(lián)型APF仿真模型,利用MATLAB中的SIMULINK搭建好仿真平臺,分別應(yīng)用提出的改進算法,本文提出的改進算法,與傳統(tǒng)PI控制器的控制結(jié)果進行比較。

首先使用PI控制器進行控制,kp設(shè)置為0.5,kI設(shè)置為0.01,參考電容電壓為1000V,運行程序后,其補償后的電流仿真波形如圖2所示。

可以看到,補償后的電流穩(wěn)定后諧波占有率為5.64%,效果一般。

利用MATLAB的M文件,將提出的改進算法編寫好,將SIMULINK控制模塊代替PI控制器,其中K值設(shè)置為0.1.運行程序,結(jié)果如圖3所示。

 

 

由此可見,提出的改進的算法在并聯(lián)型APF中應(yīng)用后,取得了較好的補償效果,其補償后電流諧波占有率降低到1.75%,比PI控制器的控制效果有了顯著地提高。

最后應(yīng)用本文所提出的改進算法,同樣將K值設(shè)置為0.1,運行程序,結(jié)果如圖4所示。

 

 

由以上仿真結(jié)果可以看出,補償后電流諧波占有率降低到1.43%,由此可見,本文所提出的改進算法在APF的應(yīng)用中,其應(yīng)用效果優(yōu)于其他的控制算法。

5.結(jié)論

本文將位置式PID控制算法與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法相結(jié)合,對輸出表達式進行修改,得出新的改進型PID神經(jīng)元控制算法,該算法經(jīng)過仿真,在并聯(lián)型APF中應(yīng)用中,與傳統(tǒng)PI控制器及PID神經(jīng)元控制算法相比較,取得了更好的補償效果。近年來,隨著控制技術(shù)的不斷發(fā)展,神經(jīng)元PID控制技術(shù)[4]發(fā)展較快,其在APF研究領(lǐng)域中也將逐步得到更加廣泛的應(yīng)用,本文所提出的改進算法,收斂速度快,精度高,具有一定的實用意義。

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