【最小均方（LMS）算法的分流有源滤波器】分流有源滤波器采用最小均方（LMS）算法的仿真电路可以减轻谐波和无功功率附Simulink仿真

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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#算法

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🔥 内容介绍

一、核心原理：LMS 算法与分流有源滤波器的协同机制

1. LMS 算法的核心特性

最小均方（LMS）算法是一种自适应滤波算法，通过迭代更新权系数最小化均方误差（MSE），无需预知信号统计特性，具备三大核心优势：

计算简便：仅需 2N+1 次乘法和 2N 次加法（N 为滤波器阶数），易于硬件实现；

实时跟踪：权系数动态调整，可快速响应电网参数变化；

鲁棒性强：对信号统计特性波动不敏感，适配复杂电力环境。

其核心迭代公式中，步长 μ 是关键参数，需满足 0<μ<1/λmax（λmax 为输入自相关矩阵最大特征值），以平衡收敛速度与系统稳定性。

2. 分流有源滤波器（SAPF）的工作逻辑

SAPF 通过并联接入电网，实现谐波抑制与无功补偿的双重功能，基本构成包括：

检测模块：电流互感器实时采集负载电流 iL (t) 与电网电压 us (t)；

控制模块：DSP（如 Infineon Aurix TC277）执行 LMS 算法分离谐波与无功分量；

执行模块：IGBT 逆变器生成补偿电流 ic (t)=−ih (t)（与谐波电流反向）；

耦合单元：通过电抗器将补偿电流注入电网，抵消扰动分量。

二、仿真电路设计：从模块构建到运行流程

信号采集：0~0.08s 内仅负载接入电网，检测模块采集非正弦负载电流与电网电压；

算法启动：0.08s 时 SAPF 切入，LMS 模块开始权系数迭代，分离谐波与无功分量；

补偿执行：逆变器根据误差信号生成反向补偿电流，通过电抗器注入电网；

稳态平衡：补偿电流与扰动分量抵消，电网电流恢复正弦且与电压同相。

三、优化方向与工程价值

1. 算法与电路优化路径

步长优化：嵌入麻雀算法（SSA）动态调整 μ，平衡收敛速度与稳定性；

结构改进：采用分频段加权 Fx-LMS 算法，提升多频谐波抑制能力；

硬件升级：通过 FPGA 并行计算，进一步降低算法执行延迟至微秒级。

2. 实际工程意义

电网层面：降低谐波引起的设备过热、继电保护误动风险，提升电网稳定性；

用户层面：减少无功罚款，降低变压器、线路损耗，提升用电效率；

行业层面：为新能源并网（含波动性负载）提供电能质量治理解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘尹.基于最小均方误差算法的电力系统低频振荡模式在线辨识研究[D].重庆大学,2012.DOI:10.7666/d.y2151002.

[2] 赵世武,林其斌.采用最小均方算法的自适应横向滤波器[J].合肥工业大学学报：自然科学版, 2005, 28(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1003-5060.2005.04.018.

[3] 高慧,牛聪敏,吴炜.自适应噪声抵消技术中一种变步长的最小均方(LMS)算法研究[J].航天医学与医学工程, 2002, 15(005):366-368.DOI:10.3969/j.issn.1002-0837.2002.05.014.

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🌈 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

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