基于BP神经网络建模的并联型有源电力滤波器谐波综合治理控制算法

摘要：

有源电力滤波器是一种用以抑制配电网谐波的治理设备,其技术成熟,具有受电网状态影响较小的优点,工作时有源电力滤波器检测补偿点的谐波电流并输出相反的电流进行抵消,以达到治理谐波的目的.然而,采用传统的控制方法时,一个有源滤波器仅能针对单个节点的谐波源进行补偿,对于含分布式谐波源的配电网来说,如需抑制电网整体的谐波,则必须安装多台设备,极大地增加了成本.基于BP神经网络,可建立治理电流与节点电压幅值之间关系的模型,根据模型使用单台有源滤波器对含有分布式谐波源的区域配电网的谐波进行综合治理,使区域内各节点谐波总含量最小.最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了所提算法的有效性,仿真结果证明该方法能在将配电网结构及非线性负载输出谐波视为黑箱模型情况下实现配电网谐波高效、整体的补偿治理.

关键词：BP神经网络;有源电力滤波器;谐波;综合治理;电能质量

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在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56