基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的有源電力濾波器應用研究

圖3.1基于BP網(wǎng)絡(luò )的諧波電流檢測方案

　　3.2BP諧波檢測網(wǎng)絡(luò )的實(shí)現

　　BP網(wǎng)絡(luò )中的一個(gè)關(guān)鍵步驟是關(guān)于隱含層的設計，包括隱含層的數量和對應關(guān)系等問(wèn)題。若BP網(wǎng)絡(luò )中的每個(gè)輸出諧波都與同一個(gè)隱層相連接，輸出層和隱層之間的連接權對對諧波濾波值可以給出最佳值，但是整個(gè)系統的記憶負擔太重，而降低系統的效能，并有可能相互影響。但是如果使每次諧波分別對應于一個(gè)隱層，即都有自己的隱層，每個(gè)隱層只負責記憶自己所對應的那個(gè)諧波的隱含映射關(guān)系，將會(huì )更好地克服由于一個(gè)隱層帶有的諧波之間相互影響的問(wèn)題。

　　在本文中我們對圖3.1所示的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練采用的是一種啟發(fā)式學(xué)習算法即動(dòng)量BP算法（MOBP），該算法采用動(dòng)量法調整策略，可顯著(zhù)降低網(wǎng)絡(luò )對于誤差曲面局部細節的敏感性，有效的抑制網(wǎng)絡(luò )陷入局部極小，在網(wǎng)絡(luò )訓練中MOBP采用式（3.1）和式（3.2）修正權值和閾值。

　　在式（3.1）和（3.2）中：是學(xué)習速率，γ是動(dòng)量系數。m是指網(wǎng)絡(luò )的第m層，是近似均方誤差對m層輸入的敏感性，b是網(wǎng)絡(luò )權值，w是網(wǎng)絡(luò )閾值，Y是網(wǎng)絡(luò )輸出層的輸出，T是矩陣轉置。

四.仿真研究

　　用上述構成的組合控制進(jìn)行仿真，將電流檢測應用到有源電力濾波器中觀(guān)察波形，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸出層采用非線(xiàn)性激活函數logsig和線(xiàn)性激活函數pureline進(jìn)行檢測結果對比，根據仿真值計算所得的THD平均值如表1所示：

　　表1測試樣本補償前后的平均THD值

　　采用訓練好的BP網(wǎng)絡(luò )檢測實(shí)驗仿真濾波器電路的電流波形，其中電源電流波形和濾波器注入電流波形分別如圖4.1至圖4.5所示。

圖4.1電源電流波形

圖4.2濾波器注入電流波形

圖4.3沒(méi)有濾波裝置時(shí)的系統電流

圖4.4投入混合型有源濾波器后的系統電流

圖4.5不同情況下系統電流頻譜比較

　　表1和圖4.1、圖4.2表明總諧波畸變率經(jīng)諧波補償后得到了明顯的下降，說(shuō)明該諧波電流檢測方法能較好的進(jìn)行諧波電流檢測并比較好的進(jìn)行補償。

結束語(yǔ)

　　本文從瞬時(shí)無(wú)功功率入手，通過(guò)對BP網(wǎng)絡(luò )模型、檢測方法等方面的改進(jìn)進(jìn)行組合控制,在負載突變時(shí)引進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提高準確實(shí)時(shí)性，得到了準確實(shí)時(shí)性好的諧波檢測方法，結合有源濾波器將檢測方法應用到檢測環(huán)節通過(guò)仿真結果可以看出該方法為分析和設計諧波動(dòng)態(tài)檢測提供了有效的手段和工具。