一种特高压直流发生器的两级调压控制器制造技术

本实用新型专利技术公开一种特高压直流发生器的两级调压控制器，包括：将三相交流电源整流成直流电源的整流器、对整流后得到的直流电源进行滤波的滤波器、将滤波后的直流电源转化成交流电的逆变器、将所述交流电变压成高压交流电的中频变压器、对变压后的高压交流电进行整流并倍压成高压直流输出的倍压电路、检测高压直流回路并将检测结果反馈给控制器的高压检测回路、检测低压交流回路并将检测结果反馈控制器的低压检测回路、当低压交流回路或高压直流回路短路或过载时立即自动闭锁全部控制信号输出的保护回路以及根据低压交流回路和高压直流回路的检测信号，并利用基于BP神经网络的PID调节算法控制整流器输出的控制器。本实用新型专利技术提高输出电压的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种特高压直流发生器的两级调压控制器
本技术涉及高电压设备
，更具体地，涉及一种特高压直流发生器的两级调压控制器。
技术介绍
目前高压发生器都是采用单一的比例调节算法，采用在逆变级单级调压的方式。采用单一比例调节算法，控制算法简单，动态特性差，输出电压的鲁棒性差。仅在逆变级进行单级控制，调节量小，调节时间长，当输出电流较大时电压的稳定性差。现有的高压直流发生器的控制系统，控制性能不能满足输出电压1000KV以上、电流10mA以上的特高压直流发生器的要求，不能保证输出电压的稳定性。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷，本技术的目的在于解决现有的高压直流发生器的控制系统，控制性能不能满足输出电压1000KV以上、电流10mA以上的特高压直流发生器的要求，不能保证输出电压的稳定性的技术问题。为实现上述目的，本技术提供一种特高压直流发生器的两级调压控制器，包括：将三相交流电源整流成直流电源的整流器、对整流后得到的直流电源进行滤波的滤波器、将滤波后的直流电源转化成交流电的逆变器、将所述交流电变压成高压交流电的中频变压器、对变压后的高压交流电进行整流并倍压成高压直流输出的倍压电路、检测高压直流回路并将检测结果反馈给控制器的高压检测回路、检测低压交流回路并将检测结果反馈控制器的低压检测回路、当低压交流回路或高压直流回路短路或过载时立即自动闭锁全部控制信号输出的保护回路以及根据低压交流回路和高压直流回路的检测信号，并利用基于BP神经网络的PID调节算法控制整流器输出的控制器；三相交流电源与整流器相连接，整流器与滤波器相连接，滤波器与逆变器相连接，逆变器连接中频变压器的原边，中频变压器的副边连接倍压电路，倍压电路的输出端作为高压直流发生器的输出端；高压检测回路连接倍压电路的输出端，并将检测结果分别发送保护回路和控制器；低压检测回路连接中频变压器的原边，并将检测结果分别发送保护回路和控制器，控制器还连接整流器和逆变器，实现对高压直流发生器的两级调压控制。可选地，该高压直流发生器连接1200kV/10mA恒定负载。总体而言，通过本技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：为满足1000KV以上特高压高稳定度直流发生器的需求，本技术基于PID结合BP神经网络算法的人工智能技术，提高控制系统的动态性能；采用两级调压方式，提高输出电压的稳定性。本技术能够满足电压1000KV以上、电流10mA以上的特高压直流发生器的控制需要，能够使输出电压的稳定度符合相关行业标准(DL/T848.1-2004《高压试验装置通用技术条件第1部分：直流高压发生器》)的要求。现场试验表明，在输出电压1200KV、输出电流10mA的条件下，输出电压可稳定在±0.05％的范围内。附图说明图1为本技术提供的特高压直流发生器的两级调压控制器结构示意图；图2为本技术提供的基于改进的BP神经神经网络的PID控制系统模型。具体实施方式为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。此外，下面所描述的本技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。特高压直流发生器由于输出功率大，提高输出电压的稳定性是一个难题，除了要对倍压输出电路进行特殊设计以外，还要中频电源具有良好的稳压性能。中频电源控制系统的设计，对于直流发生器的输出电压的稳定性具有重要的影响。现有的高压直流发生器的研究文献较少，工程实际中关于高压直流发生器的设计和研制大多基于经验，由此影响了直流发生器的稳定性，在特高压条件下很难稳定。文献采用简单的比例控制方式，由于倍压整流电路是一个非线性的时滞系统，在输出电压较高、电流较大时比例控制方式调节性能不能满足要求。采用PID控制方式，由于很难确定倍压整流输出回路的数学模型，PID参数不容易确定；并且采用固定的PID参数，当输出电流较大时输出电压的鲁棒性会变差。为满足大功率特高压直流发生器的需要，本文提出了特高压直流发生器基于BP神经网络的PID控制模型，利用BP神经网路对PID参数进行在线自整定，不需要建立被控对象的数学模型即可得到优化的PID控制结果。为弥补BP神经网络易陷入局部极小点及收敛速度较慢的不足，改进了BP神经网络的算法。对所提出的模型进行了仿真分析，比较了BP神经网络PID控制器和普通PID控制器的控制效果。基于所提出的模型研制出特高压直流发生器，进行了现场试验验证。特高压直流发生器的两级调压控制器结构如图1所示。包括：整流器、滤波器、逆变器、中频变压器、倍压电路、高压检测回路、低压检测回路、保护回路以及控制器；整流器用于将三相交流电源整流成直流电源；滤波器用于对整流后得到的直流电源进行滤波；逆变器用于将滤波后的直流电源转化成交流电；中频变压器用于将交流电变压成高压交流电；倍压电路用于对变压后的高压交流电进行整流并倍压成高压直流输出；高压检测回路用于检测高压直流回路，并将检测结果反馈控制器；低压检测回路用于检测中频变压器进行变压之前的低压交流回路，并将检测结果反馈控制器；保护回路用于当低压交流回路或高压直流回路短路或过载时，立即自动闭锁全部控制信号输出，以保护主电路；控制器用于根据低压交流回路和高压直流回路的检测信号，并利用基于BP神经网络的PID调节算法控制整流器的输出。具体地，主电源回路从外部三相工频电源输入，经三相全波桥式全控整流器后，滤波成直流电压，再利用逆变器、中频变压器得到0～56kV、20kHz的中频交流电压，最后利用倍压整流电路得到1200kV、10mA的直流高压。要求高压直流输出功率为12kW，考虑到升压回路的损耗及容量裕度，设计中频电源的输出功率为20kVA。控制器对高压直流回路和低压交流回路的输出电压、电流进行检测，并根据高压检测回路的信号利用智能的算法控制整流器的输出。当检测到低压或高压输出回路短路或过载时，自动立即闭锁全部控制信号输出，以保护主电路。由于特高压直流发生器的输出功率较大，要想输出电压的鲁棒性好，必须具有良好的控制性能。反馈检测信号来自高压输出端，控制对象为三相桥式全控整流器。由于传统的PID算法主要适用于线性系统，需要根据控制对象的精确模型来确定PID参数，而由升压变压器和倍压整流回路构成的升压电路为非线性时滞系统，很难确定精确的数学模型，因此传统的PID控制算法不能满足高压直流发生器的要求。为此建立了基于改进的BP神经神经网络的PID控制系统模型，如图2所示。在图2所示的控制系统模型中，利用改进的BP神经网络对PID调节器的参数进行自整定优化，可以弥补PID算法在非线性系统中的不足，提升控制输出的鲁棒性，不需要准确知道被控对象的数学模型即可实现优化的PID控制效果。本技术选用BP神经网络对测试仪器模型测得的数据进行人工智能处理，以消除测量值和真实值之间的误差。BP神经网络模型的拓扑结构包括一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层，本技术采用三层神经网络，只有一个隐含层。BP神经网络的学习过程是由信号的正向传播与误差的反向传播两个阶段组成的。正向传播时，输入样本值到输入层，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种特高压直流发生器的两级调压控制器，其特征在于，包括：将三相交流电源整流成直流电源的整流器、对整流后得到的直流电源进行滤波的滤波器、将滤波后的直流电源转化成交流电的逆变器、将所述交流电变压成高压交流电的中频变压器、对变压后的高压交流电进行整流并倍压成高压直流输出的倍压电路、检测高压直流回路并将检测结果反馈给控制器的高压检测回路、检测低压交流回路并将检测结果反馈控制器的低压检测回路、当低压交流回路或高压直流回路短路或过载时立即自动闭锁全部控制信号输出的保护回路以及根据低压交流回路和高压直流回路的检测信号，并利用基于BP神经网络的PID调节算法控制整流器输出的控制器；三相交流电源与整流器相连接，整流器与滤波器相连接，滤波器与逆变器相连接，逆变器连接中频变压器的原边，中频变压器的副边连接倍压电路，倍压电路的输出端作为高压直流发生器的输出端；高压检测回路连接倍压电路的输出端，并将检测结果分别发送保护回路和控制器；低压检测回路连接中频变压器的原边，并将检测结果分别发送保护回路和控制器，控制器还连接整流器和逆变器，实现对高压直流发生器的两级调压控制。

【技术特征摘要】
1.一种特高压直流发生器的两级调压控制器，其特征在于，包括：将三相交流电源整流成直流电源的整流器、对整流后得到的直流电源进行滤波的滤波器、将滤波后的直流电源转化成交流电的逆变器、将所述交流电变压成高压交流电的中频变压器、对变压后的高压交流电进行整流并倍压成高压直流输出的倍压电路、检测高压直流回路并将检测结果反馈给控制器的高压检测回路、检测低压交流回路并将检测结果反馈控制器的低压检测回路、当低压交流回路或高压直流回路短路或过载时立即自动闭锁全部控制信号输出的保护回路以及根据低压交流回路和高压直流回路的检测信号，并利用基于BP神...

【专利技术属性】
技术研发人员：张开明，周利华，任民，疏奇奇，李伟，马亚彬，黄丹，
申请(专利权)人：国网安徽省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：新型
国别省市：安徽,34