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题名基于SVG无功补偿的电炉电能质量增强算法设计
被引量:1
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作者
王汝英
刘万龙
董建强
张海涛
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机构
天津市普迅电力信息技术有限公司
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出处
《工业加热》
CAS
2023年第6期54-57,62,共5页
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基金
国家重点研发计划“协同研发项目”(SGITG-LJXTYF-2018-4-1)。
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文摘
针对电炉加热过程中负载增加会引起电机电力系统电压波动与闪变等问题,提出基于SVG无功补偿的电炉电能质量增强算法设计,首先对SVG无功补偿原理加以分析,然后引入RBF神经网络预测无功补偿容量及电纳参考值,最后将SVG和SVC相结合构建混合无功补偿系统,通过分析电力系统和电炉电能负载的不同状态,规划对应的无功补偿策略,实现电炉电能质量增强。实验结果表明,所提方法的薄弱节点补偿效果更好、补偿后电炉节点电压稳定裕度更理想、收敛时间更短。
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关键词
SVG无功补偿
电炉电能质量
RBF神经网络
电机负载状态
电纳参考值
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Keywords
SVG reactive power compensation
electric energy quality of electric furnace
RBF neural network
motor load status
susceptance reference value
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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