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专利号: 2020112859098
申请人: 沈阳工业大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 发电、变电或配电
更新日期:2024-08-07
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于时滞补偿的UPQC系统,包含电网(1),其特征在于:该系统还包括串联变压器(2)、负载(3)、第一滤波模块(4)、第二滤波模块(5)、电压逆变器(6)、电流逆变器(7)、谐波电压检出模块(8)、UPQC补偿计算模块(9)、谐波电流检出模块(10)、谐波预测神经网络模块(11)、电压驱动电路模块(18)、电流驱动电路模块(19)、电压传感器(20)、电流传感器(21)和并联变压器(22);

所述的电网(1)连接至串联变压器(2),串联变压器(2)再连接负载(3);

负载(3)通过电流传感器(21)连接谐波电流检出模块(10),谐波电流检出模块(10)连接至谐波预测神经网络模块(11)和UPQC补偿计算模块(9);

谐波预测神经网络模块(11)连接UPQC补偿计算模块(9),UPQC补偿计算模块(9)连接第一电压驱动电路(18)和第二电压驱动电路(19);

电压驱动电路(18)连接电压逆变器(6),电压逆变器(6)通过第一滤波模块(4)连接串联变压器(2);

电流驱动电路模块(19)连接电流逆变器(7),电流逆变器(7)通过第二滤波模块(5)连接并联变压器(22),并联变压器(22)连接负载(3);

电网(1)还连接电压传感器(20),电压传感器(20)连接谐波电压检出模块(8),谐波电压检出模块(8)连接谐波预测神经网络模块(11)和UPQC补偿计算模块(9);

所述的电压传感器(20)接收电网端的电压信号输出到谐波电压检出模块(8);

所述的电流传感器(21)接收负载(3)端的电流信号输出到谐波电流检出模块(10);

所述的谐波预测神经网络模块(11)从谐波电压检出模块(8)提取三相电压当前拍(12)至三相电压前n拍(14)计算出谐波电压的滞后误差补偿信号通过UPQC补偿计算模块(9)计算出谐波电压信号输送至电压驱动电路(18);

谐波预测神经网络模块(11)从谐波电流检出模块(10)中提取三相电流当前拍(15)至三相电流前n拍(17),相应计算出谐波电流的滞后误差补偿信号通过UPQC补偿计算模块(9)计算出谐波电流信号送到电流驱动电路(19);

所述的UPQC补偿计算模块(9)接收谐波电压检出模块(8)输出的当前拍(12)电压检测信号和谐波电流检出模块(10)输出的当前拍电流检测信号,再计算出相应的当前拍电压补偿信号与当前拍电流的补偿信号分别送到电压驱动电路模块(18)和电流驱动电路模块(19);

所述的电压驱动电路模块(18)接收当前拍电压补偿信号和谐波电压信号生成驱动电压信号送到电压逆变器(6)中,经过第一滤波模块(4)滤波后送入串联变压器(2)后输出给负载(3);

所述的电流驱动电路模块(19)接收当前拍电流补偿信号和谐波电流信号生成驱动电流信号送到电流逆变器(7)中,经第二滤波模块(5)滤波后送到并联变压器(22)中再输出给负载(3)。

2.根据权利要求1所述的一种基于时滞补偿的UPQC系统,其特征在于:

谐波预测神经网络模块(11)包括第一谐波预测神经网络模块(88)和第二谐波预测神经网络模块(116)所述的第一谐波预测神经网络模块(88)接收a、b、c三相电网电压的当前拍、a、b、c三相电网电压的前一拍直到a、b、c三相电网电压的前n拍,经过第一谐波预测神经网络模块(88)计算出a、b、c三相谐波电压滞后误差补偿信号;

所述的第二谐波预测神经网络模块(116)接收a、b、c三相负载电流的当前拍、a、b、c三相负载电流的前一拍直到a、b、c三相负载电流的前n拍,经过谐波预测神经网络模块(116)计算出a、b、c三相谐波电流滞后误差补偿信号。

3.一种如权利要求1所述的一种基于时滞补偿的UPQC系统所实施的控制方法,其特征在于:所述方法由基于时滞补偿的UPQC控制系统谐波电压方法与谐波电流检测方法构成;

谐波电压方法中:参与模块包括:第一锁相环PLL(81)、第一三角变换模块(82)、第一Clark变换模块(83)、第一Park变换模块(84)、第一低通滤波器(85)、第一Park反变换模块(86)以及第一Clark反变换模块(87);

所述的第一锁相环PLL(81)接收a相电网电压,并提取电压的旋转角;

所述的第一三角变换模块(82)将第一锁相环PLL(81)提取出来的旋转角变换成三角函数值用于第一Park变换模块(84)和第一Park反变换模块(86);

谐波电流检测方法中:参与模块包括:包括第二锁相环PLL(119)、第二三角变换模块(110)、第二Clark变换模块(111)、第二Park变换模块(112)、第二低通滤波器(113)、第二Park反变换模块(114)以及第二Clark反变换模块(115);

所述的第二锁相环PLL(119)接收a相电网电流,并提取电流的旋转角;

所述的第二三角变换模块(110)将第二锁相环PLL(119)提取出来的旋转角变换成三角函数值用于第二Park变化模块(112)和第二Park反变换模块(114)。

4.根据权利要求3所述的一种基于时滞补偿的UPQC系统所实施的控制方法,其特征在于:

所述的基于时滞补偿的UPQC控制系统谐波电压检测方法,如下:畸变的电网电压ua、ub、uc,通过第一Clark变换模块(83)变换为αβ坐标系下的uα、uβ;uα、uβ再通过第一Park变换模块(84)变换到dq坐标系下的up、uq;up、uq通过第一低通滤波器(85)得到直流分量 再通过第一Park反变换模块(86)得到基波有功电压uaf、ubf、ucf;三相电网端电压ua、ub、uc与基波有功电压uaf、ubf、ucf作差得到指令电压信号uah、ubh、uch;第一谐波预测神经网络模块(88)发出谐波电压滞后误差补偿信号uaph、ubph、ucph与当前拍电压补偿信号uah、ubh、uch的和即为谐波电压信号

5.根据权利要求3所述的一种基于时滞补偿的UPQC系统所实施的控制方法,其特征在于:

所述的基于时滞补偿的UPQC控制系统谐波电流检测方法如下:三相负载端电流iLa、iLb、iLc,通过第二Clark变换模块(111)变换为αβ坐标系下的iα、iβ;iα、iβ再通过第二Park变换模块(112)变换到dq坐标系下的ip、iq;ip、iq通过第二低通滤波器(113)得到直流分量再通过第二Park反变换模块(114)得到基波有功电流iaf、ibf、icf;畸变的负载电流iLa、iLb、iLc再与基波有功电流iaf、ibf、icf作差得到当前拍电流的补偿信号iah、ibh、ich;第二谐波预测神经网络模块(116)发出谐波电流滞后误差补偿信号iaph、ibph、icph与当前拍电流补偿信号iah、ibh、ich的和即为谐波电流信号

6.根据权利要求5所述的控制方法,其特征在于:所述的谐波预测神经网络模块共分3层:输入层(201),隐含层(202)和输出层(203);其中输入层(201)包含3*2*n个输入信号,分别是a、b、c三相电网电压和a、b、c三相负载电流的当前拍、前一拍直到前n拍;输出层(203)包含6个信号,分别是a、b、c三相谐波电压滞后误差补偿信号和谐波电流滞后误差补偿信号;谐波预测神经网络模块的隐含层(202)采用径向基向量,径向基向量为H=[h1,h2,…,Thm],其中hm为高斯基函数:

所述的||·||为欧式范数;谐波预测神经网络模块神经元的中心向量为C=[c1,c2,L,T T

cm] ;谐波预测神经网络模块的基宽向量为B=[b1,b2,L,bm] ;谐波预测神经网络模块的权T值向量为:W=[w1,w2,L,wm];k时刻网络的输出为:f(xk)=WH=w1h1+w2h2+L+wmhm。

7.根据权利要求4所述的控制方法,其特征在于:第一谐波预测神经网络模块(88)和第二谐波预测神经网络模块(116)的训练分为两个阶段,第一阶段采用K均值聚类算法:选取前三拍的电压值和电流值,分别计算输入到各聚类中心的欧式距离,根据距离最近原则分配到各聚类中心,求取每个聚类中心内数据的平均值,作为新的聚类中心,并重新分配输入数据,重复上述过程直到聚类中心位置不再变化;第二阶段采用最小二乘法确定输出权重。