浅析基于群鱼算法多谐波源配电网滤波器的优化配置

滤波器的优化配置是在谐波电流、电网结果和参数已知的条件下,对滤波器安装位置、类型以及参数和组数进行的最优解。要使得全网滤波器的投资最少又要保证网络各个节点的总谐波畸形变率以及谐波电压含量符合谐波标准,还要使得滤波器能够安全运行,本文给出在配电网中优化配置以及有源和无源滤波器的求解算法和数学模型。     

基于HANTS算法的疏勒河流域荒漠化时空动态监测

以干旱区内陆疏勒河流域为研究区,先应用HANTS算法对时间序列植被指数进行去噪和重构,再分别利用一元线性回归分析法和扰动指数算法对土地荒漠化的空间分布规律和时间变化规律进行研究.结果表明,HANTS算法能有效地对时间序列植被指数数据集进行平滑和滤波,降低噪声的影响,重新构建吻合疏勒河流域植被物候特征的时间序列植被指数数据集;该流域土地荒漠化状况总体趋于改善,荒漠化空间分布主要呈现南部上游山区显著改善,中部中下游平原轻微改善,北部马鬃山山区重度恶化的规律;该流域荒漠化时间变化呈现不规则的微小波动,且与空气相对湿度变化存在显著的负相关关系.     

电力有源自适应格型滤波器谐波电流检测方法

针对有源滤波器谐波检测实时精度高的要求,将线性神经网络应用于自适应噪声对消技术,采用最小均方(least mean square, LMS)误差算法对神经网络进行训练,通过线性神经网络实现的自适应格型滤波器,每个神经元对输入基波和谐波信号并行协同处理,对电网高次谐波分量进行滤波和预测,较常规滤波器有更好的实时性和鲁棒性.仿真和实验结果分析表明,自适应格型检测算法比常规检测方法有更好的实时性和精度,补偿后5、7次谐波电流含有率明显下降,电力有源滤波器APF投入后补偿效果良好.     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

基于人工神经网络谐波电流检测算法的电力有源滤波器

有源滤波器的有效性在很大程度上依赖于是否能得到真实反映欲补偿的谐波分量的参考信号,因此,有源滤波器设计的关键问题之一就是研究一种好的电流检测算法.在分析并联型有源电力滤波器的工作原理、系统结构的基础上,给出一种新的神经网络的电流检测控制算法,结合此算法设计了三相并联有源电力滤波器(shunt activepower filter,SAF).Matlab仿真结果显示,谐波总畸变率(total harmonic distortion,THD)明显降低,与理论分析一致,证实了该方法的有效性.     

基于自适应理论谐波检测的电气化铁路有源滤波器仿真研究

随着我国电气化铁路进程的不断推进,所带来的电能质量问题日益严重,主要表现为负载电流中谐波电流和无功电流含量高,不仅会损坏电气设备、影响电力机车正常运行,还会对电网造成严重危害。本文针对以上问题,研究了适用于电气化铁路谐波补偿的混合型有源电力滤波器。本文分析有源滤波器的基本原理,结合电气化铁路负荷特性确定了有源电力滤波器(APF)的拓扑结构;研究了自适应谐波检测算法,利用MATLAB建立了电力机车电流源模型,并对谐波检测算法进行仿真;分析了控制策略,采用直流侧电压控制方法;对整个混合型APF系统进行了仿真,证明其具有良好的谐波补偿性能。     

谐波及无功电流检测低通滤波器的优化设计方法

针对电网中谐波电流较小且主要为奇次谐波的特点,对现有的谐波及无功低通滤波器设计方法进行分析,阐述ip-iq谐波检测算法基本工作原理,对其频域特性进行分析,提出将N/2阶均值滤波和二阶巴特沃斯滤波器相结合的设计方法。研究结果表明:所提出的设计方法性能优良,能够显著提高谐波及无功电流检测的稳态精度和动态响应速度;仿真实验结果证明了该方法的正确性与有效性。     

一种改进的基于正弦函数变步长LMS算法的谐波检测方法

自适应谐波电流检测方法相对于其他谐波电流检测方法来说,具有实现简单、鲁棒性强等特点。针对有源电力滤波器(APF)的滤波特性,提出了一种改进的基于正弦函数变步长LMS算法的谐波电流检测方法。对于单纯抑制系统谐波电流以及同时兼顾抑制谐波与补偿无功这两种情况,该改进算法分别采取与传统方法不同的反馈信号作为自适应滤波器权系数迭代反馈量,并采用基于正弦函数的变步长LMS算法控制步长的变化,达到有效跟踪目标信号的目的。详细推导了两种情况下系统的直接误差信号,并将其作为正弦函数LMS算法的控制量来控制步长更新。通过MATLAB仿真对改进算法与传统固定步长算法进行比较,证明了改进算法的优越性。     

交流滤波器优化配置的研究综述

配置交流滤波器能够有效控制电网中谐波含量。考虑到交流滤波器配置的经济性问题,对滤波器进行优化配置研究十分重要。已知电网结构和谐波电流情况下,交流滤波器配置效果受滤波器安装地点、类型、组数及设备参数等因素影响。综述了滤波器优化配置的数学模型和常用的几种优化算法。还阐述了我国当前特高压直流输电工程滤波器配置方法,总结分析了目前电网中优化配置的一些问题;并对特高压直流工程中交流滤波器优化配置的研究进行了展望。     

基于多目标混沌云布谷鸟算法的HAPF优化研究

大量非线性电力电子设备的使用给人们的生产生活带来了极大的谐波危害,目前治理谐波的主要手段是投入滤波器。而混合有源滤波器(HAPF)结合了无源滤波器和有源滤波器的特点,是很有前瞻性的滤波系统。HAPF参数优化的算法大多存在收敛精度不高,易陷入局部最优等缺陷。因此,利用混沌云模型多目标布谷鸟搜索算法优化HAPF参数,具有十分重要的工程意义。通过Matlab/Simulink仿真结果对比可知,该算法同粒子群算法(PSO)及原始多目标布谷鸟算法(MOCS)相比,有良好的补偿及效果,成本也有所降低。     

神经元自适应谐波电流检测系统的仿真研究

根据有源电力滤波器神经元自适应谐波电流检测方法的算法公式和系统结构,提出了神经元自适应谐波电流检测系统的一种模拟电路实现方案,并用ＰＳＰＩＣＥ软件做了计算机仿真研究。仿真结果证实了所提出的模拟电路实现方法的有效性和可行性。     

重庆市MODIS/NDVI时间序列数据优化研究

重庆独特的地理环境与气候特征导致NDVI普遍存在明显的云干扰等导致的噪声。目前最为常用的最大值合成法(MVC)虽然一定程度上减弱云雾及其他因素的影响,但不能保证获取高质量的数据。为了构建重庆地区高质量NDVI时序数据集研究采用时间序列谐波分析法(HANTS)对MODIS/NDVI数据进行时间序列重构;并进一步结合质量控制文件对MODIS/NDVI做进一步订正。选择2001—2010年MODIS/NDVI数据进行序列订正效果分析表明,原始NDVI数据存在较多的噪声,不能直接用于年代际时间特征趋势分析。经过HANTS重构、质量控制文件掩膜合成构建的订正的NDVI数据序列对云的影响导致的原始数据偏低现象给予了有效订正,又较好地保留了原始数据的高质量信息,重构并维持了原始数据应有的整体趋势特征,适合用于进一步的时空特征分析。     

一种用于船舶电网的并联型APF仿真分析

非线性电力电子装置在船舶电力系统中得到广泛应用的同时,对船舶电网也造成了一定量的谐波污染。谐波污染不仅会影响船舶电网中用电设备的可靠性而且还会对其安全运行造成隐患,势必要对电网中的谐波进行治理。有源电力滤波器(APF)能够有效对电网中的谐波进行抑制,是目前常用的谐波治理方法。结合船舶电网的实际情况建立了可用于船舶电网谐波治理的并联APF模型,并对传统有源电力滤波器的谐波电流检测方法进行改进,提出运用自适应滤波器来实现传统谐波电流检测方法中的低通滤波器,能够快速而准确地对电网谐波电流进行检测。仿真结果验证了所提算法和建立模型的正确性和有效性。     

APF指定次谐波电流无差拍控制策略

针对传感器在信号采集时易受噪声干扰影响检测精度的问题,提出一种基于卡尔曼预测的指定次谐波电流无差拍控制方法.该方法是通过离散傅里叶谐波检测方法检测出电网中指定次谐波含量,建立当前的谐波方程,通过卡尔曼算法预测出下一补偿时刻该次谐波的相位和幅值,从而确定该补偿时刻的指令电流.研究结果表明:卡尔曼算法预测同时可以滤除干扰信号,实现指定次谐波电流的高精度无差拍控制.研究结果突破了传统无差拍控制受噪声干扰的问题,实现了电网中含量较高的5、7次谐波采用单独检测与单独补偿,对提高有源电力滤波器补偿精度具有实际应用价值.     

基于改进电流平均值法的谐波检测技术研究

针对现阶段电力系统谐波检测无法同时满足快速动态响应和高精度检索的问题,本文分析了传统法ip－iq法和电流平均值法存在的缺点,提出了将电流平均模块与滤波器串联来代替原有滤波器的改进算法.仿真结果表明,采用改进电流平均值算法能实时检测和补偿负载谐波电流,在保证良好滤波效果的情况下,提高了响应速度和检测精度,能准确地检测出谐波电流,可满足对电能质量高精度检测的需求.     

参数在线模糊整定与递推积分PI控制的并联三相四线APF

针对传统的比例积分PI控制在有源电力滤波器电流跟踪控制中动态响应慢和补偿电流与实际补偿电流误差大而谐波补偿效果不理想问题,为了提高有源电力滤波器的谐波补偿性能,加快动态响应速度,提出了模糊调节参数在线整定与递推积分PI控制相结合的控制算法。设计的算法结合了递推积分PI控制对采样点误差逐个周期积分的特点和PI参数模糊自适应在线整定算法的优点,MATLAB仿真实验表明:本文方法比传统PI控制谐波含量降低了4.59%,证明了新算法的可行性与正确性。     

基波磁势自平衡串并联混合有源电力滤波器

研究了基波磁势自平衡串并联混合有源电力滤波器.其串联在系统和谐波负载之间的零磁通变流器可自动实现对基波呈现低阻抗,对谐波呈现高阻抗,并可实时方便地检测出剩余谐波电流流过变流器时产生的谐波电压降.通过逆变器产生一个与检测到的谐波电压成正比的谐波电压源,并通过耦合变压器与无源滤波器串联之后再并联接入电网,从而更好地减少流入系统的谐波电流.实验结果证明了结论的正确性.     

谐波增强与频率估计的自适应方法

基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率和增强谐波的方法，并由此设计了一种具有任意的窄带性能和预期形状的均匀切口的自适应谐波增强或陷波滤波器．由于算法非线性部分只涉及基波频率一个参数，使算法很易用于具有高次谐波的过程．而且由于利用了可变极点半径和忘却因子（ｆｏｒ－ｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ）因而算法对谐波频率的敏感性强，收敛速度快，并能跟踪频率时变的信号．     

基于时域的电流检测新算法的进一步研究

针对传统电流检测算法存在的问题,提出了一种基于时域的电流检测算法.采用该算法的并联型有源电力滤波器可抑制谐波、校正功率因数、消除三相不平衡等.着重分析了该算法中各分量对应的物理意义,这对有源电力滤波器容量的选择具有指导意义.根据负载是否平衡,采用不同窗口宽度的滑动窗作为低通滤波器,保证了新的电流检测算法具有良好的检测精度和动态性能.实验结果证明,采用该算法的有源电力滤波器能够满足不同的补偿目的,且具有良好的精度(静态补偿实验时,补偿谐波后电流总畸变率为1 31%)和动态性能(动态补偿实验时,动态过程中电流总畸变率小于4%,且不会引起直流侧电压波动).     

重庆MODIS/NDVI时间序列数据优化研究

重庆独特的地理环境与气候特征导致NDVI普遍存在明显的云干扰等导致的噪声。目前最为常用的最大值合成法(MVC)虽然一定程度上减弱云雾及其他因素的影响,但不能保证获取高质量的数据。为了构建重庆地区高质量NDVI时序数据集研究采用时间序列谐波分析法(HANTS)对MODIS/NDVI数据进行时间序列重构;并进一步结合质量控制文件对MODIS/NDVI做进一步订正。选择2001—2010年MODIS/NDVI数据进行序列订正效果分析表明,原始NDVI数据存在较多的噪声,不能直接用于年代际时间特征趋势分析。经过HANTS重构、质量控制文件掩膜合成构建的NDVI数据序列,对因为云的影响导致的原始数据偏低现象给予了有效订正,又较好地保留了原始数据的高质量信息,维持了原始数据应有的整体趋势特征,适合用于进一步的时空特征分析。