9、人工神经网络技术在电能质量问题缓解中的应用

人工神经网络技术在电能质量问题缓解中的应用

1. 引言

电能质量是电力工程师们关注的重要话题。随着电能质量问题的日益增多，工程师和科学家们正在努力寻找切实可行的解决方案。单相和三相配电系统都面临着电压调节不佳、功率因数低、谐波、负载不平衡、中性线电流过大以及电压骤降、骤升和电网畸变等问题。

目前，解决这些问题的方法有很多，例如采用串联、并联和混合连接的补偿器。并联补偿器主要用于减轻负载补偿问题，而串联设备则用于缓解电网中的电压骤降、骤升和畸变等问题。统一操作虽然是解决所有电能质量问题最有效的方法，但成本也最高。传统的固定滤波器也能有效提供所需的无功功率补偿，但随着时间的推移，它们会失谐，效果也会变差。

基于逆变器的定制电力设备在缓解负载端的电能质量问题方面非常有效。并联连接的设备可以通过适当的控制来解决电能质量问题，它可以有多种配置，采用不同的电力电子开关，如绝缘栅双极晶体管（IGBT）、晶闸管等。对于单相配电系统，通常采用H桥配置；而对于三相系统，常用的是具有六个IGBT器件和反并联二极管的三桥臂配置。这些有源滤波器可以通过有效控制来提供无功功率补偿和缓解电能质量问题。

控制技术在解决电能质量问题中起着至关重要的作用。近年来，新的、更有效的控制器和自适应算法已经取代了传统的方法。本文将重点介绍几种不常见的神经网络技术，这些技术具有自适应能力，能够自动在线收敛权重，便于使用低成本数字信号处理器在硬件上实现自适应过程。

2. 神经网络技术及分析

2.1 广义FLANN的数学公式

广义功能人工神经网络（FLANN）基于一种简单的结构，除了标准的输入和输出层外，只有一个层，该层包含输入信号的一些实用