摘要：谐波污染是一个经久不衰的话题，谐波污染也是长期存在的问题，随着工业中大量非线性负载的投入使用，比如大量的电力电子设备，都严重加大了谐波污染，因此需要认真考虑谐波所带来的问题，而且谐波的进入使得电能质量下降也为各行各业带来一定的困扰。首先，本文介绍了现有几种较成熟的谐波检测技术，并指出谐波电流检测环节是APF中至关重要的一环。
关键词：自适应算法；电力系统；谐波检测
随着社会各行各业的高速发展，尤其是在工业领域类各种非线性负载以及大量的变频电子设备被应用。而这些设备在工作时都成为了谐波源，无可避免的会产生大量的谐波，这些谐波如果不经过治理就顺势进入电网中，那么谐波所带来的问题势必会对电力系统产生伤害，影响整个电网系统中的电能质量。而电能质量的好坏直接关系着国民生计。严重的谐波污染会造成用电事故，严重影响国民生产秩序，将对整个社会产生十分恶劣的影响。
1 自适应滤波基本原理
自适应滤波器是将输入信号通过一个可自调整权系数的滤波器，得到一个输入信号经过加权后的输出，并且将系统输出与所期望的信号进行对比，从而产生了误差信号，将误差信号通过自适应算法去修正滤波器权系数，通过多次的迭代使这个误差信号逐渐变小并最终趋于最优值。这样我们就让滤波器的输出更加逼近于期望信号，从而达到滤波的效果。
x（n）表示的是n时刻的输入信号值，y（n）表示的是n时刻的输出信号值，d（n）为n时刻的期望信号，e（n）为误差信号，其值大小为期望信号与实际输出信号之差。
按照输入量与输出量的关系对滤波器进行划分，大致可以分为两大类，一类为线性自适应滤波器，另一类是非线性自适应滤波器。其中，非线性自适应滤波器在处理非线性信号时具有更强的能力，但是却大量的增加了计算复杂度，在硬件上实现起来相对比较困难；而线性自适应滤波器因为其结构简单，实施起来相对容易，在程序的编写上也比非线性自适应滤波器更加的简单使其应用范围更加的广泛，因此本文所采用的的滤波器结构为线性滤波器。
2 基于自适应模型的谐波电流检测
自适应干扰对消技术是一种常见的信号检测方法，在处理信号的手段中有着重要的地位。将自适应干扰对消技术应用在电力系统谐波检测中在近几年才开始得到研究，该方法是通过不断的自学习和自适应去调整滤波器的权值系数将检测系统始终保持在最佳状态。
图1 在不同步长下LMS算法检测的基波电流
图2 在不同步长下LMS算法基波电流估计值与理论值的误差曲线
在不同步长下LMS算法所检测的基波电流曲线，从三种不同步长下算法所得到的结果中可以看出步长的大小直接影响检测所得结果的收敛速度与稳态误差。当步长为0.005时，收敛速率十分缓慢，直到负载电流突变时刻依然没有准确检测出基波电流；当步长为0.015时，响应速度明显提高，在第三个周期就可以基本完全跟踪上负载电流中基波电流的变化；当步长为0.03时，响应速度很快，在半个周期就能跟踪上，但是此时稳态误差较大，从图1中可以看出检测波形已经发生畸变。
图2表示的是在不同步长下LMS算法对基波电流的估计值与理论值的误差曲线，从图2中更能看出步长的大小对检测结果的影响，采用小步长算法虽然稳态误差小，但是收敛时间长；采用大步长算法加快了算法的收敛速度，但稳态误差相对较大。通常的做法是在两者之间做折衷处理，这样使的算法在应用上出现局限性，因此有学者提出采用变步长的方法代替定步长；另一方面，使用LMS算法在权值系数迭代时无可避免的加入干扰误差信号，这种误差信号来源于谐波电流，并且在这种方法下无法消除，这会使权值系数无法达到最佳权值，情况严重时可能会引起稳态失调。因此如何抑制谐波电流对步长更新的干扰成为了研究重点。
定步长的LMS算法主要存在着两个方面的问题：一是收敛速度与稳态精度之间的矛盾，若步长选的过小，虽然减小了稳态误差，但算法收敛很慢；若步长选的较大，则算法收敛快，稳态误差高。二是权值更新向量直接来自于受到谐波污染的反馈误差。这样使得当收敛处于稳态时候，高次谐波对步长更新的影响始终存在，造成测量结果的误差偏大。针对传统定步长LMS算法中存在的缺陷，有学者提出采用变步长不失为一种有效的方法。其基本实现思想为当滤波器权系数远离最佳权值时候，加大步长使算法快速趋于稳态；当权系数接近最佳权值时，采用小步长得到较小的稳态误差。在之前也有学者提出过相关的变步长LMS算法，但它们应用在谐波电流检测环节时都存在着一些缺点。在采用两个误差之间的动量作为自适应回馈量，并在权值中引入动量项，但由于引入的动量项太多，算法稳定性减弱，对跃变系统的跟踪性能也较差；采用了改进的箕舌线函数形式的步长更新方式，一定程度改善了跟踪性能与收敛速度，但抗噪能力不强，在低信噪比的环境下稳态误差较大。
仿射投影算法可以看作是归一化LMS算法的扩展，不仅利用了当前的输入的数据，还重复利用历史输入数据。随着投影阶数的增大，通过以增加计算量来加快收敛速率，同时也具备了最小均方算法结构简单、易于实现的优点。集员算法的思想是对权值系数进行部分更新从而降低算法整体的计算复杂度，所以本章首次提出将集员仿射投影算法应用在谐波电流检测环节中，并融合变步长的思想使稳态误差波动在一定小范围内的基础上，提高算法的收敛速率而又不增加大量的计算量，使谐波检测方法具有更加优良的性能。
采用APA的确比LMS算法具有更快的收敛速度，且投影阶数越大，算法的收敛速度越快，从投影阶数4和8对比可知算法的收敛速度显著提高，当投影阶数为16，32时，虽然收敛速度有所提升，但效果并不明显。相比较所付出的计算复杂度代价，综合考虑后本章决定选用投影阶数K--8作为后续实验条件。
综上所述，在当前工业的大力发展下，越来越多的非线性设备以及电力电子设备投入到使用中，因此在电力系统中存在的谐波污染问题越来越严重，如何从源头上抑制谐波产生和有效的消除谐波，对保证社会民生安全、工业有序的运转和提高电能质量有着十分重要的意义。在目前消除谐波和提高电能质量的办法中，采用APF装置解决谐波所带来的问题不失为一种有效的办法。在APF装置中如何迅速准确地检测谐波电流是其中非常重要的环节，同时也是衡量APF装置对谐波补偿的一项重要指标。
参考文献：
[1] 雷翼龙. 电力系统自适应谐波检测方法研究[D]. 西南交通大学,2015.
[2] 牛俊萍. 基于自适应算法的电力系统谐波检测分析[D]. 中国矿业大学,2014.
论文作者:张振环
论文发表刊物:《电力设备》2017年第30期
论文发表时间:2018/3/13
标签：步长论文; 谐波论文; 算法论文; 误差论文; 稳态论文; 滤波器论文; 自适应论文; 《电力设备》2017年第30期论文;