DSP控制的有源滤波器谐波检测与控制策略研究

"这篇论文是中南大学硕士研究生成剑的研究成果，主要探讨了基于DSP（数字信号处理器）的有源滤波器在谐波检测和控制方面的技术，旨在提高电网谐波治理的实时性和动态跟踪性能。研究背景是江西省贵溪冶炼厂10kV变电站的电网谐波问题，提出了一种新的应用拓扑结构——谐振型混合有源电力滤波器。论文还提出了离散傅立叶变换的滑窗迭代谐波检测算法和基于PI型学习律的迭代学习控制算法，以优化谐波补偿性能。此外，详细描述了整个有源电力滤波系统的研制和现场应用情况。" 基于DSP的有源滤波器在电力系统中的应用越来越广泛，由于其能够有效地消除电网中的谐波，提高电能质量，因此成为谐波治理的重要工具。本文首先对有源电力滤波器的现有研究进行了概述，分析了不同拓扑结构在大功率电网应用中的优势和不足。针对贵溪冶炼厂的特定谐波治理需求，研究提出了一种谐振型混合有源电力滤波器，这种新型拓扑结构有望解决传统滤波器在处理大功率谐波时的问题。 在谐波检测方面，论文指出传统的检测方法不适应实际工程环境，因此提出了基于离散傅立叶变换的滑窗迭代谐波检测算法。该算法利用离散傅立叶变换的特性，通过迭代计算可以实时准确地检测出谐波参考指令电流，为后续的谐波补偿提供精确的数据基础。这一方法的理论证明了其可行性和有效性，尤其在频域滤波器的角度来看，能有效过滤谐波。 对于控制策略，论文关注于谐波电流的跟踪控制，提出了基于PI型学习律的迭代学习控制算法。考虑到一般电网谐波的重复周期性，该算法通过遗忘因子学习律增强了系统的鲁棒性，同时结合模糊参考电流误差的D型学习律前馈环节，提升了跟踪精度，从而改善了有源电力滤波器的谐波补偿效果。 最后，论文详细描述了整个有源电力滤波系统的研制过程，包括硬件设计、软件开发以及现场应用的实际效果。这为实际工程应用提供了重要的参考依据，也为未来有源滤波器的技术改进和优化提供了理论支持。 关键词：有源电力滤波器，数字信号处理器，谐波检测，PI律迭代学习控制