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[導(dǎo)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(shì)所趨。具有自學(xué)習(xí)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(jiǎn)單,且能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,魯棒性強(qiáng),近年來成為研究的熱點(diǎn)。

1.引言

并聯(lián)型有源電力濾波器是一種補(bǔ)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(cè),PWM信號(hào)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(bǔ)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(jiǎn)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(shì)所趨。具有自學(xué)習(xí)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(jiǎn)單,且能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,魯棒性強(qiáng),近年來成為研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)并聯(lián)型APF的特點(diǎn),對(duì)基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法進(jìn)行一定的改進(jìn)并通過仿真,證實(shí)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(gè)獨(dú)立的直流電源,常用一個(gè)二極管整流電路來實(shí)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(gè)專門的電路,增加了系統(tǒng)的復(fù)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(duì)主電路進(jìn)行適當(dāng)?shù)目刂苼韺?shí)現(xiàn),常用PI調(diào)節(jié)控制法,該方法將檢測(cè)到的電容電壓實(shí)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(hào),它疊加到瞬時(shí)有功電流的直流分量上,經(jīng)運(yùn)算在指令信號(hào)中包含一定的基波有功電流,補(bǔ)償電流發(fā)生電路根據(jù)產(chǎn)生補(bǔ)償電流注入電網(wǎng),使得有源電力濾波器的補(bǔ)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(duì)APF的損耗進(jìn)行補(bǔ)償,將輸出電壓調(diào)節(jié)到給定值。

3.改進(jìn)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(duì)加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實(shí)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(xué)實(shí)現(xiàn)的。其控制算法與學(xué)習(xí)算法為:

 

 

ηI、ηP、ηD分別為比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率,k為神經(jīng)元的比例系數(shù),其中k>0.對(duì)比例,積分,微分分別采用不同的學(xué)習(xí)速率,以便對(duì)不同的權(quán)系數(shù)分別進(jìn)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(jìn)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(xué)習(xí)修正部分進(jìn)行了修改,將其中的xi(k)改為e(k)+△e(k),改進(jìn)后的算法如下:

 

 

采用上述改進(jìn)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(xué)習(xí)原理,而是根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)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(jì)算,僅適用于執(zhí)行機(jī)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(hào)計(jì)算而得出,可將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)化成一組離散信號(hào),利用數(shù)字式PID控制器進(jìn)行控制,這樣既減小了系統(tǒng)的計(jì)算量,同時(shí),由于輸出結(jié)果不受前一個(gè)數(shù)據(jù)的影響,使得控制輸出能夠更快的達(dá)到預(yù)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(duì)u(k)的表達(dá)式進(jìn)行修改,得出新的控制算法:

 

 

在此算法中,K值的設(shè)置對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行影響很大,因此需要進(jìn)行多次的實(shí)踐來進(jìn)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(tái),分別應(yīng)用提出的改進(jìn)算法,本文提出的改進(jìn)算法,與傳統(tǒng)PI控制器的控制結(jié)果進(jìn)行比較。

首先使用PI控制器進(jìn)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(yùn)行程序后,其補(bǔ)償后的電流仿真波形如圖2所示。

可以看到,補(bǔ)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(jìn)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(yùn)行程序,結(jié)果如圖3所示。

 

 

由此可見,提出的改進(jìn)的算法在并聯(lián)型APF中應(yīng)用后,取得了較好的補(bǔ)償效果,其補(bǔ)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(jìn)算法,同樣將K值設(shè)置為0.1,運(yùn)行程序,結(jié)果如圖4所示。

 

 

由以上仿真結(jié)果可以看出,補(bǔ)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(jìn)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(duì)輸出表達(dá)式進(jìn)行修改,得出新的改進(jìn)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(bǔ)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(jìn)算法,收斂速度快,精度高,具有一定的實(shí)用意義。

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