基于自适应预测的无负载侧谐波检测APF控制算法

本文主要探讨了一种创新的无负载侧谐波检测的有源滤波器自适应预测算法。在经典的有源滤波器设计中，如ip-iq算法，通常依赖于负载电流和输出电流的检测来实现谐波补偿。然而，这种方法往往需要额外的传感器，增加了系统的复杂性和成本。 传统的APF控制策略着重于负载侧的谐波电流检测，但实际上是双闭环控制系统，其中桥臂电流环作为内环，直流侧电压环作为外环。文献研究表明，负载基波电流前馈控制在经典算法中占据了主导地位，尽管它在一定程度上可以预测负载电流，但对稳态补偿精度的提升有限。此外，无负载侧谐波检测控制方法虽然无需检测负载谐波，但在处理动态负载时可能会出现跟踪不足，影响动态补偿性能。 本文作者针对这些问题，提出了一个基于自适应预测算法的无负载侧谐波检测有源滤波器控制方法。该方法的核心在于利用最小均方（LMS）准则的变步长自适应滤波器，通过对网侧基波电流进行实时预测，避免了对负载和桥臂电流的直接测量。滤波器系数通过滑窗迭代的方式进行在线滚动优化，μ（收敛因子）在运行过程中实时调整，确保了算法的稳定性和动态响应速度的提升。 这种方法的优势在于简化了硬件需求，降低了成本，并且在稳态补偿和动态跟踪性能方面表现优异。通过仿真和实验证明，该算法不仅有效，而且可行。这表明，对于有源滤波器的设计，考虑无负载侧的控制策略可以提供一种更高效、更具成本效益的解决方案，尤其在处理动态变化的电力系统环境时。这种自适应预测技术有可能推动APF控制领域的进一步发展，使得滤波器设计更加智能和灵活。