動態(tài)電壓恢復器(DVR)的電壓凹陷檢測算法研究.pdf

1、電能質量不僅關系到電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行,還影響到各種電力負荷的正常工作。然而隨著工業(yè)技術的發(fā)展,電網(wǎng)結構的日益復雜以及各種敏感電力設備的應用,電能質量也相應地出現(xiàn)了各種問題。其中,電壓凹陷是電能質量諸多問題中發(fā)生頻率最高,造成損失也最嚴重的電能質量問題之一。
　　動態(tài)電壓恢復器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)可以有效地解決電壓凹陷地問題。對于它來說,實時,準確地測量出電壓凹陷的三大特征向量(凹陷幅值,持續(xù)

2、時間,可能出現(xiàn)的相位跳變)是其工作的前提和關鍵問題之一。
　　本文對動態(tài)電壓恢復器檢測凹陷電壓最常用的各種方法——有效值計算方法,基于傅立葉分析的基波分量法,缺損電壓法,基于無功功率理論的DQ變換法及其改進方法等進行了比較分析,對不同的算法進行了仿真研究,總結了各種算法的優(yōu)缺點,并提出根據(jù)不同場合的要求選取不同的檢測方法。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡是當今比較熱門的研究理論,已經(jīng)應用到圖像識別,工業(yè)控制,信息存儲等等各個不同的行業(yè),在電力

3、系統(tǒng)方面也有廣泛的應用。本文介紹了一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(HNN)的電壓凹陷檢測方法,自適應地準確檢測出電網(wǎng)基波和各次諧波分量的幅值和相角,經(jīng)過仿真研究表明,采樣數(shù)據(jù)處理速度快,實時性好。然而,Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡檢測電壓凹陷時,由于電壓的諧波次數(shù)是未知的,因此其對應的隱層神經(jīng)元數(shù)目也是未定的,電壓凹陷僅需檢測基波及低次的諧波,因此,本文提出了數(shù)字濾波與Hopfield結合的方法,仿真表明,該方法具有較好的檢測結果。