一种改进的i_p-i_q无功电流检测方法及其应用

静止无功补偿器(STATCOM)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其指令电流检测一般采用i_p-i_q运算方式。但是,传统的i_p-i_q运算方式直接把负载电流无功分量作为STATCOM输出无功电流指令值,这就要求STATCOM的安装位置必须与负载电流检测点一致,限制了STATCOM位置的灵活选择。针对此问题,提出了一种基于瞬时功率平衡原理的改进的ip-iq无功电流检测方法,该方法引入了检测点与补偿点两处的电压相位信息,使得STATCOM补偿点的位置不再受负载电流检测点的限制。将改进的ip-iq电流检测方法应用到跨变压器STATCOM系统中,仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

基于新型变步长算法的自适应三相电路谐波检测

三相电路谐波自适应逐相检测系统存在动态性能与稳态精度的矛盾,瞬时无功功率理论ip-iq运算方式的三相电路谐波检测系统中,三相谐波检测也直接受到直流分量分离的速度与稳态精度的影响。基于Least Mean Square(LMS)算法自适应理论,推导出自适应检测新型最佳迭代变步长算法,克服自适应算法的动态性能与稳态精度的矛盾,并且将该变步长算法分别运用于三相电路谐波逐相自适应检测与基于无功功率理论ip-iq运算的三相电路谐波检测直流量分离,提高三相谐波检测的质量。理论分析与仿真验证表明,新的迭代变步长算法可以改进三相电路谐波检测跟随性能与准确性能。

基于RBF神经网络的谐波电流检测方法

静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题。并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性。

基于正序与离散辛普生积分均值公式的三相瞬时谐波检测算法

在三相三线制中,三相谐波瞬时无功功率理论ip-iq运算变换的正序有功电流i+p和无功电流i+q只含3k(k为整数)次谐波.根据这一特征,设计应用离散辛普生积分公式计算均值的算法提取正序基波电流直流分量,通过反变换得到正序基波电流分量,再从该电流分量重构得到电流谐波分量.该算法可以减少谐波检测过程的计算量,易于实现数字运算.理论分析和MATLAB仿真表明,应用该算法的信号检测有较快的动态响应特性,能实现对三相电路谐波电流的检测.