新型复合神经网络控制的并联有源电力滤波器

• 作者: 刘艳红 李春文 汤洪海 顾颖杰
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 有源电力滤波器 谐波补偿 电能质量
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 39-42,49
• 页数: 5页
• 分类号: TM712
• 字数: 2479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2005.06.010

摘要

为向用户提供高质量的电能,同时消除负载对供电系统的不利影响,提出了一种新的基于复合神经网络的并联有源电力滤波器(APF),并将其应用于配电系统的谐波治理中.采用复合神经网络组成APF提取控制回路,它分为补偿信号提取回路和逆变器控制回路两部分.前者确定电流中的谐波成分,后者通过对PWM逆变器的输入信号的调整使逆变器提供更精确的补偿.仿真结果表明,复合神经网络控制的有源电力滤波器能够显著降低供电系统中的畸变,且反应迅速,补偿精度高,效果稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春文	清华大学自动化系	114	1605	21.0	36.0
2	刘艳红	清华大学自动化系	9	153	6.0	9.0
3	汤洪海	清华大学自动化系	12	159	7.0	12.0
4	顾颖杰	清华大学自动化系	1	18	1.0	1.0