一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法与系统，包括：当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节和负序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制；本发明专利技术在不用分离正负序谐波分量的前提下，实现了该频率下正负序谐波分量的同时抑制；改善了传统谐波检测计算量大，谐波频率、幅值和相位计算不准确，自适应能力差等缺陷，保证了大规模海上风电场并网系统运行稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法与系统
：本专利技术涉及电力系统、电力电子、大规模新能源发电领域，具体涉及一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法与系统。
技术介绍
：随着大规模、远距离海上风电的快速发展，如何将海上电能输送到陆上交流电网成为一个亟待解决的问题。大规模风电场由数百台甚至数千台风电机组组成，它们类型多样(双馈风电机组、鼠笼式风电机组、直驱风电机组等)，控制参数各异，而且运行方式各不相同，其并入电网而产生次同步和超同步振荡的机理与相关特性各不相同。不仅存在振荡频率是基频整数倍的整数次谐波，而且存在着大量非整数次谐波，这给风电场和电网中的设备运行带来很大的危害，因此必须对这些谐波振荡进行治理。电力系统谐波振荡频率准确检测是实现谐波振荡治理的前提条件，谐波测量通常采用快速傅立叶变换(FFT)实现。而在数据采集时，无法保证严格整周期采样，存在栅栏效应和泄漏现象，导致谐波频率、幅值和相位计算不准确，尤其相位误差很大。国内外对新能源并网特别是大型海上风电场经高压柔性直流输电接入电网的谐波及谐波振荡问题进行了广泛的研究，并且取得了丰硕的研究成果。但目前的谐波振荡频率检测仍存在如下问题：①算法速度和精度的相互矛盾。精度的提高一般是以牺牲速度为代价。②在线测量实时性差。由于部分复杂的算法还只停留在计算机仿真阶段。
技术实现思路
：为了克服上述缺陷，本专利技术提供了一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，所述方法包括：当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节和负序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制；其中，所述自适应线性神经元模型由线性自适应神经网络和含有谐波的电流或电压周期信号函数确定。优选的，所述自适应线性神经元模型的构建，包括：将历史谐波电流或电压和谐波周期信号函数带入到线性自适应神经网络获得所述谐波电流或电压的权值；基于所述权值计算电流或电压的谐振信号；基于所述谐振信号和谐波电流或电压数据获取设定的谐波电流或电压谐振频率；其中，谐振信号包括：谐波频率、幅值和相位。优选的，所述基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制，包括：当含有负序谐波的电流或电压通过正序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除负序谐波分量；基于消除负序谐波分量后的正序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对正序谐波分量进行抑制。优选的，所述基于特定的谐振频率通过负序谐波环节对正序谐波分量进行抑制，包括：当含有正序谐波的电流或电压通过负序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除正序谐波分量；基于消除正序谐波分量后的负序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对负序谐波分量进行抑制。优选的，所述幅值，计算式如下：式中：k为电流或电压样本个数；w为电流或电压相应的权值；n为谐振频率。优选的，所述相位，计算式如下：式中：k为电流或电压样本个数；w为电流或电压相应的权值；n为谐振频率。一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制系统，所述系统包括：获取模块：用于当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得特定的谐振频率；抑制模块：基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节和负序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制；其中，所述自适应线性神经元模型由线性自适应神经网络和含有谐波的电流或电压周期信号函数确定。优选的，所述获取模块，还包括：构建模块；用于将历史谐波电流或电压和谐波周期信号函数带入到线性自适应神经网络获得所述谐波电流或电压的权值；基于所述权值计算电流或电压的谐振信号；基于所述谐振信号和谐波电流或电压数据获取设定的谐波电流或电压谐振频率；其中，谐振信号包括：谐波频率、幅值和相位。优选的，所述抑制模块，包括：正序抑制单元和负序抑制单元；所述正序谐波抑制单元，用于当含有负序谐波的电流或电压通过正序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除负序谐波分量；基于消除负序谐波分量后的正序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对正序谐波分量进行抑制；所述负序谐波抑制单元，用于当含有正序谐波的电流或电压通过负序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除正序谐波分量；基于消除正序谐波分量后的负序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对负序谐波分量进行抑制。与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：1、本专利技术提供的一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制控制方法，当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；基于设定的谐振频率，通过正序抑制环节对所述谐振频率负序谐波分量进行抑制，通过负序谐波环节对所述谐振频率正序谐波分量进行抑制，谐波得到了明显的抑制，消除了谐波振荡，通过对谐波的治理，保证了风电场柔性直流输电的的稳定性。2、本专利技术提供的一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制控制方法，弥补了谐波监测计算量大、计算复杂的缺陷，提高了谐波频率、幅值相位计算的准确性和自适应能力。3、本专利技术提供的一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制控制方法，保证了大规模海上风电场并网系统运行稳定，该方法的提出为大规模海上风电并网次同步和超同步谐波振荡抑制提供了解决思路。附图说明：图1为本专利技术的神经网络的自适应谐波振荡抑制控制方法流程图；图2为本专利技术的自适应神经网络模型图；图3为本专利技术的自适应线性神经网络原理图；图4为本专利技术的谐波抑制控制策略图；图5为本专利技术的为附加谐波抑制图；图6为本专利技术的附加谐波抑制图；图7为本专利技术的基于神经网络自适应谐波振荡抑制简化图。具体实施方式：为了更好地理解本专利技术，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。实施例1：本申请所应用的自适应神经网络模型如图2所示：输入向量：X(t)＝[x0(t)x1(t)…xn(t)]T权值向量：W(t)＝[w0(t)w1(t)…wn(t)]T神经网络的输出信号为：误差信号为：e(t)＝d(t)-y(t)＝d(t)-W(t)TX(t)＝d(t)-X(t)TW(t)线性神经网络由多个自适应线性神经元组成，也称为神经网络。线性神经网络可以为单层网络，也可以为多层网络。单层线性网络只能进行空间上的线性划分。多层网络，则可实现空间上的非线性划分。如图1所示，本专利技术提供的方法具体包括以下内容：基于设定的谐振频率，通过正序抑制环节对所述谐振频率负序谐波分量进行抑制，通过负序谐波环节对所述谐振频率正序谐波分量进行抑制步骤一：当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；设一个含有谐波的周期信号，用傅里叶级数展开为：式中：ω＝2πf，f为基波频率；xkm、为k次谐波的幅值和相位；n为最高谐波次数。自适应线性神经元其原理如图3所示。自适应神经元的原理是：将采样信号y(ti)与神经元的输出信号进行比较，并将误差e(i)传递到学习规则中。根据学习规则调整权向量wj(i)，使误差e(i)满足V。神经元的输入模式向量为ti，i＝1，2，…，k，k为神经网络训练的样本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述方法包括：当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节和负序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制；其中，所述自适应线性神经元模型由线性自适应神经网络和含有谐波的电流或电压周期信号函数确定。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述方法包括：当发生谐波振荡时，基于谐波数据和预先构建的自适应线性神经元模型获得设定的谐振频率；基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节和负序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制；其中，所述自适应线性神经元模型由线性自适应神经网络和含有谐波的电流或电压周期信号函数确定。2.如权利要求1所述的基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述自适应线性神经元模型的构建，包括：将历史谐波电流或电压和谐波周期信号函数带入到线性自适应神经网络获得所述谐波电流或电压的权值；基于所述权值计算电流或电压的谐振信号；基于所述谐振信号和谐波电流或电压数据获取设定的谐波电流或电压谐振频率；其中，谐振信号包括：谐波频率、幅值和相位。3.如权利要求1所述的基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述基于设定的谐振频率，通过正序谐波抑制环节对所述谐振频率的谐波分量进行滤除和抑制，包括：当含有负序谐波的电流或电压通过正序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除负序谐波分量；基于消除负序谐波分量后的正序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对正序谐波分量进行抑制。4.如权利要求1所述的基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述基于特定的谐振频率通过负序谐波环节对正序谐波分量进行抑制，包括：当含有正序谐波的电流或电压通过负序谐波环节时，基于设定的谐振频率和两倍频陷波器消除正序谐波分量；基于消除正序谐波分量后的负序谐波分量在定交流电压控制中加入相反的电压分量，对负序谐波分量进行抑制。5.如权利要求2所述的基于神经网络的自适应谐波振荡抑制方法，其特征在于，所述幅值，计算式如下：式中：k为电流或...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴学光，邹乐，季柯，庞辉，朱琳，林畅，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11