【摘 要】
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微电网谐波污染大多是由于电力电子设备和非线性负载引起。在对并联有源电力滤波器(APF)进行研究的基础上,提出了将BP神经网络和RBF神经网络相结合的神经网络控制器。这种控
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微电网谐波污染大多是由于电力电子设备和非线性负载引起。在对并联有源电力滤波器(APF)进行研究的基础上,提出了将BP神经网络和RBF神经网络相结合的神经网络控制器。这种控制器利用其自适应和预测功能,很好地实现了APF检测及抑制谐波。仿真结果表明,相比于传统基于瞬时无功功率理论的p-q算法,将延时缩短了将近一个电源周期;相比于已有的CMAC神经网络与PID相结合的方法,延时缩短约半个电源周期,在响应速度上具有很大优势,且具有更好的动态跟踪特性,电流失真率(THD)小于5%,能有效地抑制微电网谐波,提高电能质
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