有源滤波柜谐波检测方法
有源滤波柜的基本原理是从补偿对象中检测出谐波电流,由装置产生一个与该谐波电流大小相等而极性相反的补偿电流,使电网电流只含基波分量。因此谐波检测算法的快速性、准确性直接影响着有源滤波柜的动态响应性能和稳态补偿精度。
目前实际中应用的谐波检测方法众多,为了不断优化检测方法的性能,许多学者进行了广泛而深入的研究。谐波检测方法通常分为时域和频域两类,根据检测方法依据的理论可分为基于功率理论定义和数字信号处理技术两类。随着智能化和自动化技术的不断发展,大量智能算法逐渐应用到谐波检测中。
1)时域检测技术a、模拟滤波柜检测法。
模拟滤波柜有带通和带阻两种,基本思想都是分离基波分量和谐波分量,电路结构简单,造价低廉。缺点在于对电路参数较敏感,设计难、误差大,且不能分离出无功电流。目前这种方法被数字技术取代,已很少使用。
2)频域检测技术
a、基于傅里叶变换(Fourier)的检测方法。以傅里叶变换为基础,包括离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)和递归离散傅里叶变换(RDFT)。要求信号是周期性的,采样计算后反变换得出。DFT应用较多,其优点是可以检测出各次谐波分量,缺点是延时至少一个工频周期,计算量大,受电网电压波形及姨率的影响,容易产生失真和泄漏问题,检测精度难以满足要求。
b、基于小波变换的检测方法。利用了小波分析的优点,自动调节采样疏密,对时间和频率逬行局部变换,不需要对信号整周期采样克服了傅里叶变换法仅有频域局部化而无时域局部化的缺点,适合于突变信号的分析与处理。然而其理论还不够完善,工程应用尚远。
3)其他检测技术
a、基于自适应对消原理的检测方法。利用信号处理中的自适应噪声对消原理,自适应滤波器自动调整系数并处理信号,使输出结果与期望结果一致优点是抗干扰能力强,能够进行自我调节,检测精度较高。缺点是动态响应速度较慢。提出一种采用模糊控制器改变算法步长的方法,提高了响应速度。
b、基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的检测方法。该方法随着神经控制理论的发展而备受关注,人工神经网络模拟人脑的功能,具有自我学习能力,检测所需计算量小,精度高,抗干扰能力强。但其离实际应用较远,存在不少问题。将自适应技术与神经网络技术相结合,提高了有源滤波柜谐波的检测精度。综合看来,各种谐波检测方法有利有弊,不少先进算法还未成熟。作者认为改善已有的方法、结合多种检测方法将是未来的发展方向。
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