【三相有源电力滤波器】使用同步参考系控制的三相有源功率滤波器Simulink实现

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本研究聚焦于使用同步参考系控制的三相有源电力滤波器(APF),详细阐述三相有源电力滤波器的工作原理与结构组成,深入剖析同步参考系控制策略在三相 APF 中的应用机制。通过构建基于同步参考系控制的三相 APF 模型,进行仿真与实验分析,研究该控制策略下三相 APF 对谐波电流、无功电流的补偿效果,以及系统的动态响应和稳定性,为三相有源电力滤波器在电力系统谐波治理和无功补偿领域的优化设计与广泛应用提供理论依据和技术支持。

一、引言

随着电力电子设备、非线性负载在电力系统中的广泛应用,谐波污染和无功功率问题日益严重,这不仅降低了电能质量,还对电力系统的安全稳定运行构成威胁。三相有源电力滤波器作为一种先进的电能质量治理装置,能够实时检测并补偿系统中的谐波电流和无功电流,有效改善电能质量。同步参考系控制策略凭借其良好的动态性能和控制精度,成为三相有源电力滤波器常用的控制方法之一。深入研究使用同步参考系控制的三相有源电力滤波器,对于提升电力系统电能质量、保障电力设备安全运行具有重要意义。本研究旨在全面分析该系统的工作原理、控制策略、性能特点,探索其优化方向,推动三相有源电力滤波器技术的发展与应用。

二、三相有源电力滤波器工作原理

2.1 基本结构

三相有源电力滤波器主要由检测电路、控制电路、驱动电路和主电路组成。主电路通常采用三相电压型逆变器结构,由六个功率开关器件(如 IGBT)及其反并联二极管构成,是实现谐波和无功补偿的核心部分;检测电路用于实时采集三相电网电压、负载电流等信号;控制电路基于检测到的信号,运用特定的控制算法计算出需要补偿的电流指令;驱动电路则根据控制电路输出的指令,产生合适的驱动信号控制功率开关器件的通断,使主电路输出与负载谐波和无功电流大小相等、方向相反的补偿电流 。

2.2 补偿原理

三相有源电力滤波器通过检测负载电流中的谐波和无功电流分量,控制主电路产生与之大小相等、方向相反的补偿电流注入电网。在理想情况下,补偿电流与负载中的谐波和无功电流相互抵消,使得电网侧电流仅包含基波有功电流,从而实现谐波抑制和无功补偿,提高电网的功率因数,改善电能质量 。

三、同步参考系控制策略

图片

四、基于同步参考系控制的三相 APF 模型构建与分析

4.1 模型搭建

在 MATLAB/Simulink 环境下,搭建基于同步参考系控制的三相有源电力滤波器模型。模型主要包括三相电源模块、非线性负载模块、三相有源电力滤波器主电路模块、检测与控制模块。三相电源模块模拟理想三相交流电源;非线性负载模块采用三相不控整流桥带阻感负载,用于产生谐波和无功电流;主电路模块采用三相电压型逆变器结构;检测与控制模块实现同步参考系控制策略,包括坐标变换、谐波与无功电流检测以及 PWM 信号生成等功能 。

图片

五、结论

本研究对使用同步参考系控制的三相有源电力滤波器进行了全面研究,详细阐述了其工作原理、同步参考系控制策略,成功构建模型并进行仿真与实验分析。结果表明,该控制策略下的三相有源电力滤波器能够有效抑制谐波电流、补偿无功电流,具有良好的动态响应和稳定性。本研究成果为三相有源电力滤波器的设计、优化和实际应用提供了理论和实践依据。未来可进一步研究更先进的控制算法,结合智能控制技术,提高三相有源电力滤波器的性能,拓展其在电力系统中的应用范围。

⛳️ 运行结果

图片

图片

🔗 参考文献

[1] 吴言凤,吴正国,夏立.一种基于自适应滤波的三相有源电力滤波器的检测算法[J].海军工程大学学报, 2002, 14(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1009-3486.2002.01.015.

[2] 潘凯.并联三相三线制有源电力滤波器的仿真与设计[D].大连理工大学,2009.DOI:10.7666/d.y1480668.

[3] 李党盈,许春雨,宋建成.三相并联型有源电力滤波器的仿真研究[J].电气开关, 2009, 47(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1004-289X.2009.04.011.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值