基于ELM的配电网静止无功发生器研究
作为柔性交流输电装置中重要的一员，静止无功发生器被越来越广泛的应用在工程实际中。静止无功发生器能有效的提高电能质量增强电力系统可靠性，主要由于其响应速度快、动态调节能力强的特点，特别表现在提高暂态稳定性、电压闪变、有效稳定系统电压的方面有着优良的性能。
首先，介绍了静止无功发生器原理与拓扑结构并建立了数学模型，本文以三桥臂电压型静止无功发生器作为研究对象。其次，阐述了传统p-q、ip-iq无功检测方法，由于滤波器的引入使p-q、ip-iq法存在严重延时问题，因此论文采用基于锁相环与ELM（极限学习机）相结合的无功检测方法。由于检测过程无需滤波器，提高了检测的动态响应能力而且在电压畸变时仍然能快速准确的分离基波和谐波量。在电压有畸变和闪变的情况下，通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性。此外，对基于ELM（极限学习机）的神经网络控制方法进行了深入研究。该方法有三个优点:第一，很好的解决了BP神经网络响应时间慢的缺点，基于ELM的控制方法满足了静止无功发生器对于快速性要求;第二，由于ELM采用单层神经网络、网络输入层参数可以随机设定、输出层权值可以解析获得、迭代快速等结构特点，因此大大缩短了训练时间;第三，通过学习，神经网络继承了传统电流直接控制法高精度的特点。在系统电源电压的发生闪变以及负载的投切的情况下，通过MATAB仿真可知该方法有着良好控制精度和响应速度。
最后，针对抑制电压闪变和电压波动进行了MATLAB仿真。结果验证了基于锁相环与ELM（极限学习机）相结合的无功检测法和基于ELM控制算法的有效性以及静止无功发生器能很好的抑制电压闪变和稳定电压波动，维护电力系统稳定并高质量运行。
静止无功发生器;神经网络;极限学习机;ip-iq检测法
长沙理工大学
硕士
电力系统及其自动化
粟时平
2013
中文
TM728.1
58
2013-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）