專利名稱：基于后向最佳線性預測理論的微電網混合型電力濾波器諧波電流預測方法
技術領域：
本發明涉及一種微電網電力濾波器諧波電流預測方法，特別是一種基于后向最佳線性預測理論的微電網混合型電力濾波器諧波電流預測方法。
背景技術：
微電網中許多類型的分布式發電電源受制于自然條件，運行不確定性強，具有間歇性、復雜性、多樣性、不穩定性特點，其電能質量特征與傳統電力系統有很大差異，給諧波電流治理帶來了較大的困難。對諧波電流進行跟蹤和預測，然后根據預測值對諧波電流進行補償，對解決諧波補償延時問題起到了積極地作用。從預測時間順序角度考慮，諧波預測方法分為前向預測和后向預測兩大類型，前向預測是根據x(k-l),x(k-2)…，x(k-m)之值預測x(k)'值。相應地，由x(k-m+l),…，x(k)之值預測
x(k-m)值，就稱為后向預測ο2011年第11期的《電力電子技術》中《基于模型算法預測控制策略的APF的研究》一文選用一種模型預測控制策略，根據有源電力濾波器(APF)實際輸出與預測輸出間的誤差進行反饋校正和滾動優化，克服了系統的不確定性，提高了 APF的諧波電流補償特性。不足之處是系統計算較為復雜，不利 于實際操作。2009年第22期的《電力系統保護與控制》中《P基于灰色預測理論的并聯型混合電力有源濾波器研究》一文提出一種基于灰色模型的無時延預測控制，并將其成功應用于并聯型混合型電力濾波器控制中，使其具有較好的諧波抑制和無功補償的性能。但是系統魯棒性與穩定性不是太強。2011年第I期的《電力系統及其自動化學報》中《三相四線有源電力濾波器新型神經預測控制》一文提出了一種新型三相并聯型APF的RBF神經網絡預測控制方案。建立三相四線制并聯型APF的數學模型及電流預測控制的離散化模型，設計神經預測控制器，具有較好的實時快速性與動態特性。但是算法計算比較復雜，系統穩定性不高，易受外圍參數的影響。
發明內容
本發明的目的是提供一種基于后向最佳線性預測理論的微電網混合型電力濾波器諧波電流預測方法。該方法能根據現在時刻的諧波電流，預測出前面時刻的諧波電流，為對其展開分析和評估研究及制定后續諧波電流控制方法提供依據。仿真和實驗結果表明，該方法具有預測精度高和補償效果好等特點。其原理與基本步驟為
第一步，求后向最佳線性預測誤差若諧波電流信號x(t)在1,2,…，k-JU k-m, k 時刻的采樣值分別為
x(0), x(l), x{2>,…，X(Iv-1)j x(k-m), x(k),由已知其中的 x(k-m+l),.…，x(k)等值來預測x(k-m)值，則其線性預測值為
權利要求
1.基于后向最佳線性預測理論的微電網混合型電力濾波器諧波電流 預測方法，其特征在于它包括以下步驟 第一步，求后向最佳線性預測誤差若諧波電流信號χ( ) 在1,2,·”，k-1, k-1n, k 時刻的采樣值分另1J 為s(0), X(I), x(2) x(k-1),. x(k-m), x(k),由已知其中的 x(k-m+l)，…，s(k)等值來預測x(k-m)值’則其線性預測值為
全文摘要
本發明提出了基于后向最佳線性預測理論的微電網混合型電力濾波器諧波電流預測方法，并成功用于微電網混合型電力濾波器諧波電流預測中。第一步，求后向最佳線性預測誤差；第二步，求后向最佳線性預測系數正則方程和預測誤差功率方程；第三步，求后向最佳線性預測誤差及系數的階更新方程；第四步，根據預測誤差值及階更新方程，得出最佳諧波電流預測值。仿真和實驗結果表明，該方法能根據之值準確快速的預測值，為對這些值進行分析和評估以及制定后一段時間諧電流波控制方法提供切實可行的依據。
文檔編號H02J3/01GK103066602SQ20121058710
公開日2013年4月24日 申請日期2012年12月31日 優先權日2012年12月31日
發明者李圣清 申請人:湖南工業大學