第２２卷第３期 ２０１０年６月 电力系统及其自动化学报 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＵ—ＥＰＳＡ Ｖｏ１．２２ ＮＯ．３ Ｊｕｎ． ２０１０ 自适应神经网络在谐波电流检测中的应用 张国荣，王英 （合肥工业大学能源研究所教育部光伏系统工程研究中心，合肥２３０００９） 摘要：为提高用于有源电力滤波器ＡＰＦ（ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｆｉｌｔｅｒ）的谐波电流检测的性能，提出一种基于自适应神 经网络的谐波电流检测方法。根据自适应噪声对消技术的基本原理，将基波电流从负载电流中滤除从而得到 谐波电流。该方法能实时准确地检测出谐波，很好地弥补基于ＦＦＴ方法、基于瞬时无功理论方法和基于小波 变换方法等检测方法的缺陷。ＭＡＴＬＡＢ／ ｍｕｌｉｎｋ仿真结果证明该方法的实时性和准确性，可用于ＡＰＦ的 谐波电流检测。 关键词：有源电力滤波器；人工神经网络；自适应噪声对消技术；谐波电流检测 中图分类号：ＴＮ７１３．８ 文献标志码：Ａ 文章编号：ｌ００３—８９３０（２０１０）０３—００４６—０４ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ＺＨＡＮＧ Ｇｕｏ—ｒｏｎｇ，ＷＡＮＧ Ｙｉｎｇ （Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｅｎｅｒｇｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｈｅｆｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ ２３０００９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｎｏｖｅｌ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔＯ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｆｉｌｔｅｒ（ＡＰＦ） Ｓ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｅｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｃｕｒｒｅｎｔ ｉｓ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｃｕｒｒｅｎｔ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ａｎｄ ｆａｓｔ ｄｅｔｅｃｔ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ａｎｄ ｗｅｌｌ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｏｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＦＦＴ，ｔｈｅ ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ ｔｅｓｔｉｆｙ ｔｈｅ ｒｅａｌ—ｔｉｍｉｎｇ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｓｏ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ＡＰＦ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｆｉｌｔｅｒ（ＡＰＦ）；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ；ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｈａｒ～ ｍｏｎｉｃ ｃｕｒｔｅｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 近年来，由于大量的非线性负载投入使用，包 括整流器、变频器等，使得电能质量问题变得日益 严重。有源电力滤波器ＡＰＦ（ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｆｉｌｔｅｒ）是 也都存在缺陷，其中基于ＦＦＴ的检测方法存在栅 栏效应和频谱泄漏问题；基于瞬时无功理论的方法 要用到低通滤波器，使得谐波检测的实时性和准确 抑制谐波电流的有效设备，它能快速准确地跟踪检 测谐波电流并对其进行补偿ｌ＿１］。谐波电流检测方法 性相互制约；而基于小波变换的检测方法也存在小 波函数的选择具有随机性的问题 ］。 人工神经网络 ＡＮＮ（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ）已经成功应用于多个领域，包括信号处 理、模式识别和人工智能等，ＡＮＮ的优点是具有自 的好坏是决定ＡＰＦ性能的一个关键因素。当前应 用于ＡＰＦ的谐波检测方法主要包括：基于快速傅 里叶变换ＦＦＴ（ｆａｓｔ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）的检测方 法，基于瞬时无功理论的检测方法和基于小波变换 的检测方法［２ ］。虽然这些方法各有优点，但它们 我学习的功能，可以根据需要自动改变参数。本文 根据自适应噪声对消技术ＡＮＣＴ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ 收稿日期：２００９—０３—１１；修回日期：２００９ ０６—２３ 基金项目：教育部科学技术研究重大项目（３０６００４） 第３期 张国荣等：自适应神经网络在谐波电流检测中的应用 ・ ４７ ・ ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）的基本原理，结合人工神经 网络，提出一种应用于ＡＰＦ的谐波电流检测方法， 在ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件环境下对这种方法进 行仿真研究，结果表明这种方法具有很好的准确性 和实时性。 １ ＡＰＦ的结构和工作原理 图１所示为ＡＰＦ的结构和工作原理，ＡＰＦ主 要由两大部分组成，即指令电流运算电路和补偿电 流发生电路，其中补偿电流发生电路又由电流跟踪 控制电路、驱动电路、主电路和高通滤波器 ＨＰＦ（ｈｉｇｈ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ）等部分组成。ＡＰＦ的工作原 理是，经指令电流运算电路得出补偿电流的指令信 号，该指令信号经过补偿电流发生电路产生补偿电 流，从而将负载电流中的谐波和无功电流抵消掉， 最终得到期望的系统电流。 非线性负载产生的含有谐波的负载电流为 ， 根据傅里叶级数可以将其展开为 ｉＬ一 Ｉ ｓｉｎ（ｒｅ．ｏｒ＋ ）一 一１ Ｉ１ ｓｉｎ（ｗｔ＋ １）＋ 工 ｓｉｎ（ｒｕ．ｏｔ＋ ）一 ＝２ ｉｌ＋ｉｈ—ｉ１。＋ １。＋ｉｈ （１） 式 中：ｉ１ｐ — Ｊ１ ｓｉｎ（ａｔ）ｃｏｓ（ １）；ｉｌｑ 一 １１ ｃｏｓ（ｗｔ）ｓｉｎ（ｃｐ１）；ｉｈ一 Ｊ ｓｉｎ（ｎ￣ｏｔ＋ ）。 ｎ＝２ 由式（１）可知，负载电流包含三个部分：基波 有功电流ｉ 。（与系统基波电压保持同相位）；无功 电流ｉ （与基波有功电流ｉ 正交）；谐波电流ｉ“。 Ｌ…………一 图１ ＡＰＦ的原理图 Ｆｉｇ．１ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＡＰＦ 由图１可知 ｉｓ—ｉＬ＋ ｃ＝＝＝ｉ１ｐ＋ｉｌｑ＋ｉｈ＋ｉｃ （２） 式中： 为系统电流；ｉ。为ＡＰＦ输出的补偿电流。 若要系统电流ｉ 在补偿后仅含基波有功电流 ｉ ，则有 ｃ一一ｉｌ。一ｉｈ （３） 即ＡＰＦ输出的补偿电流既包含与无功电流ｉ 大 小相等、方向相反的分量，也包含与谐波电流ｉ 大 小相等、方向相反的分量。 若ＡＰＦ仅补偿谐波电流ｉ ，则补偿后的系统 电流ｉｓ中仅含有基波电流ｉ１ｌ＿５ 。 ２ 自适应噪声对消技术 Ｗｉｄｒｏｗ等在数字信号处理中提出一种把信 号和噪声分离的方法——自适应噪声对消技术 ＡＮＣＴ（ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ），能 把信号Ｓ从噪声Ｓ＋ 。中分离出来，其原理如图２所 示。它有两个输入：原始输入ｓ＋ 。，参考输入 。原 始输入中除含有信号Ｓ外还含有加性噪声 。。５和 ｎ。是不相关的，Ｓ和参考输入 也是不相关的，但 参考输入 和加性噪声ｎ。是相关的。 通过自适 应滤波器的处理，得到与 。逼近的噪声ｎ ，从而 在系统输出Ｙ中 。被抵消掉，得到信号ｓ。输出Ｙ同 时作为误差信号ｅ对自适应滤波器的参数进行调 整，使Ｙ逐步逼近Ｓ＿９ 。 图２ 自适应噪声对消技术原理 Ｆｉｇ．２ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 根据自适应噪声对消技术的基本原理，可以 将其应用到ＡＰＦ的谐波检测中，图２中的自适应 滤波器可以用ＡＮＮ或一个神经元代替口卜¨］。负载 电流ｉ 可以作为原始输入信号，基波有功电流可 看作是参考输入信号，则输出信号是需要补偿的谐 波和无功电流；参考输入信号也可以是谐波和无功 电流，这样输出信号就是基波有功电流。 ３ 基于自适应神经网络的谐波电流检测 ３．１ 将基波有功电流作为噪声源的检测方法 将自适应神经网络应用于谐波和无功电流检 测的原理如图３所示。 图３中，ｉ 为原始输入ｉ 一ｉ 。＋ｉｈ＋ｉ ，其中 谐波和无功电流ｉ ＋ｉ。 作为信号源，基波有功电 流ｉ 。作为噪声源，将与电网电压同步的正弦信号 ・ ４８ ・ 电力系统及其自动化学报 第２２卷 ｕｓ＂一ｓｉｎ（ａｔ＋ ）（ｔｏ一２７ｃ厂，ｆ一５０ Ｈｚ， 为电网 谐波电流的最高次数；厂（・）为激活函数，通常是线 性函数，即厂（ｚ）一 ；０为神经网络的阈值。则 ｉ 一ｆ（ｔｏｌ ＣＯＳ ｃｏｔ＋ ５。ｓｉｎ ５“＋ ５ ＣＯＳ ５ ＋ …电压的相位角）作为参考输入，该同步信号可通过 锁相环ＰＬＬ（ｐｈａｓｅ ｌｏｃｋｅｄ ｌｏｏｐ）对电网电压锁相 获得。∞ 是神经网络的权值，变换函数，（・）选为线 性函数，即 ｉ 一 １“ 一叫 ｓｉｎ（ａｔ＋ ） （４） ＋∞ 。ｓｉｎ ｎｗｔ＋∞ ＣＯＳ ｎｔｏｔ＋Ｏ（ｋ））一 ＋（ｕ５。ｓｉｎ ５ ＋∞； ＣＯＳ ５“＋ ∞１ ＣＯＳ …＋叫 ｓｉｎ ｒ／ｏｔ＋∞ ＣＯＳ ｎｗｔ＋Ｏ（ｋ） ｔ由式（７）可以看出，通过调节权值ｃｃ， 。， …， 等，可以使ｉ 逐渐逼近负载电流中 … 。……ｆｌｌ… 图３ 将基波有功电流作为噪声源的原理 Ｆｉｇ．３ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ａｃｔｉｖｅ ｃｕｒｒｅｎ上ｔｏ ｂｅ ｎｏｉｓｅ ｓｏｕｒｃｅ 由三角函数特性可知，谐波和无功电流ｉ ＋ ｉ 与基波有功电流ｉ 即信号源与噪声源是线性无 关的，则ｉ 和ｉ，也是线性无关的。通过调整权值 可以使ｉ 逐步逼近基波有功电流ｉ 。，通过自适应 滤波器将基波有功电流ｉ 。滤除，所得即为谐波和 无功电流，实现了谐波检测的目标，同时ｉ 作为误 差信号ｅ对权值 进行调节。 ｉｄ（走）一ｉＬ（尼）一ｉ （ｋ） （５） 式中，ｋ为迭代次数。 权值ｔｏ，的调节采用ｄｅｌｔａ算法，调节公式为 ０３１（志＋１）一ｔｏ１（ｋ）＋ｋ （是） （６） 式中，ｋ 为神经网络的学习率。 合理选择学习率ｋ ，可以使检测算法具有良 好的精度和自适应跟踪能力。 如果采用 一ｓｉｎ（￣＋ ）作为参考输入，则 经过该检测算法所得的结果为谐波电流和无功电 流，可以应用于要求同时补偿谐波电流和无功无功 电流的场合。如果采用ｕ２一ｓｉｎ（ａｔ＋ ）＋ｃｏｓ（￣＋ ）作为参考输入，则经过该检测算法所得的结果 为谐波电流，不包含无功电流，可以应用于只要求 补偿谐波电流的场合。 ３．２ 将谐波和无功电流作为噪声源的检测方法 图３所示为将基波有功电流作为噪声源的检 测方法，若将谐波和无功电流作为噪声源，则其原 理如图４所示。 从图４中可以看出，自适应滤波器是一个多输 入单输出的耦合系统，可以用人工神经网络实现。 其中∞１ 为无功电流的权值，ｔｏ ｔｏＩｃ，…， ｏｔ 为 ５次到 次谐波电流的权值；ｎ为ＡＰＦ需要补偿的 的无功电流和各次谐波电流ｎ ¨］。 图４ 将无功和谐波电流作为噪声源的原理图 Ｆｉｇ．４ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈ ｒｅａｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｏ ｂｅ ｎｏｉｓｅ ｓｏｕｒｃｅ 比较两种检测算法可以看出，第一种方法是 将基波有功电流作为噪声源，这种方法的优点是计 算简单，可以快速准确地检测出无功和谐波电流， 因此适合于作为ＡＰＦ的谐波检测算法；第二种方 法是将无功和谐波电流作为噪声源，该方法的特点 是通过调节权值可以准确计算负载电流中的各次 谐波电流，但前提是必须知道负载电流的频谱即所 含谐波的次数，并且计算较复杂，在检测的快速性 上不能满足ＡＰＦ的要求。 由于将基波有功电流作为噪声源的方法适合 于作为ＡＰＦ的谐波电流检测算法，因此本文对这 种方法做了仿真验证。 ４ 仿真结果 为了验证该检测算法的性能，本文在 ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件环境下对这种方法进行 了仿真研究。电网单相电压有效值为２２０ Ｖ，采用 三相不可控整流桥作为谐波源，带阻感负载，Ｒ一 １０ Ｑ，Ｌ一２Ｏ ｍＨ。以Ａ相电流为例，图５为不含无 功的电流波形，图６为含有无功的电流波形。从两 个图中可以看出，这种检测算法能在５ ｍｓ内快速 地检测出谐波电流。从图中看出这种检测方法可以 用于ＡＰＦ的谐波电流检测的，并且具有良好的检 测精度和跟踪速度。 第３期 张国荣等：自适应神经网络在谐波电流检测中的应用 ・ ４９ ・ ｔｌｓ ｏ （ａ）Ａ相电网电压 ｔ／ｓ （ｂ）Ａ相负载电流 ／＿、／＼／／，＼／／，＼／／，＼ ：＼／＼／＼ｖ／Ｖ＼／ ｔ／ｓ （ｃ）Ａ相基波有功电流 － 』＾ ／１』＾Ｉ ／１ ＾ ／１』，、 ／１ Ａ＾ｌ ｝／ ｝／、Ｊ 『 ｙＶ ｔ／ｓ （ｄ）Ａ相谐波电流 图５ 不含无功的谐波电流波形 Ｆｉｇ．５ Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ｏｆ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｗｉｔｈｏｕｔ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｔ／ｓ （ａ）Ａ相负载电流 ｔ／ｓ （ｂ）Ａ相谐波电流 图６ 含有无功的谐波电流波形 Ｆｉｇ．６ Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ｏｆ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｗｉｔｈ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ５ 结论 用于ＡＰＦ的谐波电流检测方法的检测精度和 跟踪速度，直接决定了其对由非线性负载产生的谐 波的补偿效果，因此谐波检测方法是影响ＡＰＦ性 能的一个关键因素。本文介绍了一种基于自适应神 经网络的谐波电流检测方法，从仿真结果可以看出 该方法有很好的实时性和准确性，并具有良好的参 数自适应能力，可用于ＡＰＦ的谐波电流检测。 参考文献： ［１］ 姜齐荣，赵东元，陈建业．有源电力滤波器ＥＭ］．北京： 科学出版社，２００５． Ｅ２３ 王兆安，杨君，刘进军，等．谐波抑制和无功功率补偿 ＥＭ］．北京：机械工业出版社，１９９８． ［３］ 王群，吴宁，王兆安（Ｗａｎｇ Ｑｕｎ，ｗｕ Ｎｉｎｇ，Ｗａｎｇ Ｚｈａｏａｎ）．一种基于人工神经网络的电力谐波测量方 法（Ａ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｈａｒｍｏｎｉｃｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）ＥＪ］．电力系统自动化 （Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ），ｌ９９８，２２ （１１）：３５—３９． Ｅ４］ Ｗａｎｇ Ｑｕｎ，Ｗｕ Ｎｉｎｇ，Ｗａｎｇ Ｚｈａｏａｎ．Ｎｅｕｒａｌ ａｄａｐ— ｔｉｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｆｏｒ ＡＰＦ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎａｌｏｇ ｃｉｒｃｕｉｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，２００１，５０（１）： ７７—８４． Ｅｓ］ 李建林，张仲超（Ｌｉ Ｊｉａｎｌｉｎ，Ｚｈａｎｇ Ｚｈｏｎｇｃｈａｏ）．关于 谐波及无功电流检测方法的综述（Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｄｅｔｅｃ— ｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｈａｒｍｏｎｉｃｓ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｃｕｒｒｅｎｔ）［Ｊ］．电 力系统及其自动化学报（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＵ—ＥＰ— ＳＡ），２００３，１５（４）：８９—９３． ｒＲ］ 同向前，王党帅，赵叶艳（Ｔｏｎｇ Ｘｉａｎｇｑｉａｎ，Ｗａｎｇ Ｄａｎｇｓｈｕａｉ，Ｚｈａｏ Ｙｅｙａｎ）．一种新型谐波与无功电流 检测方法（Ａ ｎｏｖｅｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｈａｒ— ｍｏｎｉｃ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔｓ）［Ｊ］．电力 系统及其自动化学报（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＵ—ＥＰ— ＳＡ），２００８，２０（５）：ｌ１２一ｌ１６． ［７３ 张国荣，张铁良，丁明，等（Ｚｈａｎｇ Ｇｕｏｒｏｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｔｉｅｌｉａｎｇ，Ｄｉｎｇ Ｍｉｎｇ，ｅｔ ａ１）．具有光伏并网发电功 能的统一电能质量调节器仿真（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｕｎｉｆｉｅｄ ｐｏｗｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒ ｗｉｔｈ ＰＶ ｇｒｉｄ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）［Ｊ］．中国电机工程学报（Ｐｒｏ— ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＥＥ），２００７，２７（１４）：８２—８６． Ｅ８］ 张国荣，张春风，丁明，等（Ｚｈａｎｇ Ｇｕｏｒｏｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｃｈｕｎｆｅｎｇ，Ｄｉｎｇ Ｍｉｎｇ， ａ１）．基于无差拍的ＤＶＲ 的控制算法及仿真（Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＤＶＲ ｂａｓｅｄ Ｏｎ ｄｅａｄｂｅａｔ）［Ｊ］．系统仿真学报 （Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ），２００８，２０（２Ｏ）：５４９３ ５４９６． Ｅｇ］ 危韧勇，李志勇，李群湛（Ｗｅｉ Ｒｅｎｙｏｎｇ，Ｌｉ Ｚｈｉｙｏｎｇ， Ｌｉ Ｑｕｎｚｈａｎ）．一种基于ＡＮＮ理论的谐波电流动态 检测方法研究（Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｈａｒ— ｍｏｎｉｃｓ ｂａｓｅｄ ｏｒｌ ＡＮＮ ｔｈｅｏｒｙ）［Ｊ］．铁道学报（Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ Ｒａｉｌｗａｙ Ｓｏｃｉｅｔｙ），２０００，２２（１）：４０—４３． （下转第１０１页） 第３期 苏卫华等：基于变电站分布模型的电压等级优化配置 究（Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅ ｏｆ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｎｅｔ— ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ＆Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ），２００８，２５（１）：１６—１９． ｗｏｒｋ）［Ｊ］．电力自动化设备（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ａｕｔｏｍａ— ［１２］ 董京，姜雪梅（Ｄｏｎｇ Ｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇ Ｘｕｅｍｅｉ）．沧州市渤 ｔｉｏｎ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ），２００２，２２（７）：１９～２２． 海新区优化电压等级研究（ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｖｏｌｔａｇｅ ［９］ 周小波，李建平，陈金木，等（Ｚｈｏｕ Ｘｉａｏｂｏ，Ｌｉ Ｊｉａｎ— ｇｒａｄｅ ｆｏｒ ｎｅｗ ａｒｅａ ｏｆ Ｂｏｈａｉ ｉｎ Ｃａｎｇｚｈｏｕ）［Ｊ］．电力设 ｐｉｎｇ，Ｃｈｅｎ Ｊｉｎｍｕ，ｅｔ ａ１）．上海金山工业园区２０ ｋＶ 备（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ），２００８，９（９）：２１—２３． 配电网经济性分析（Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ２０ ｋＶ ｄｉｓ— ［１３］ 范明天，张祖平，刘思革（Ｆａｎ Ｍｉｎｇｔｉａｎ，Ｚｈａｎｇ Ｚｕｐ— ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉｎｓｈａｎ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｓｉｔｅ） ｉｎｇ，Ｌｉｕ Ｓｉｇｅ）．城市电网电压等级的合理配置（Ｒａ— ［Ｊ］．上海电力（Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ），２００７（２）： ｔｉｏｎａｌ ｓｃｈｅｍｉｎｇ ｏｆ ｖｏｌｔａｇｅ ｌｅｖｅｌｓ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃ １７２—１７５． ｎｅｔｗｏｒｋｓ）Ｉ－ｊ］．电网技术（Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ— ［１Ｏ］ 于荣华（Ｙｕ Ｒｏｎｇｈｕａ）．配电电压等级的配置与优化 ｇＹ），２００６，１０（１０）：６４—６８． （Ｓｃｈｅｍｉｎｇ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｌｅｖｅ１）［Ｊ］．科技资讯（Ｓｃｉｅｎｃｅ ８Ｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａ～ 作者简介： ｔｉｏｎ），２００６（２５）：３１—３１． 苏卫华（１９７２一），男，工程师，硕士，主要从事电网规划及管 ［１１］ 贾巍，李小宇（Ｊｉａ Ｗｅｉ，Ｌｉ Ｘｉａｏｙｕ）．天津滨海新区配 理工作。Ｅｍａｉｌ：ｓｕｗｈ１２６＠ｓｏｕｈｕ．ＣＯＩＴＩ 电电压等级研究（Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｖｏｌｔａｇｅ ｌｅｖｅｌｓ 施伟国（１９７１一），男，高级工程师，研究方向为电网规划 ｉｎ Ｔｉａｎｊｉｎ Ｓｅａｓｈｏｒｅ Ｎｅｗ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ）［Ｊ］．供用电（Ｄｉｓ～ Ｅｍａｉｌ：ｓｈｉｎｇｓｅｐｄｉ＠ｍｓｎ．ｃｏｍ （上接第４９页） ［１ｏ］Ｗｉｄｒｏｗ Ｂ．Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｍ］．Ｅｎｇｌｅ～ ２９ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃ— ｗｏｏｄ Ｃｌｉｆｆｓ，ＮＪ：Ｐｒｅｎｔｉｃｅ－Ｈａｌ１，１９８５． ｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｒｏａｎｏｋｅ，ＵＳＡ：２００３． ［１１］Ｌｅｉ Ｗａｎｊｕｎ，Ｚｈｏｕ Ｆａｎｇ，Ｗａｎｇ Ｙｕｅ，ｅｔ ａ１．Ｃｏｎｄｕｃ～ ［１６］ 王群，谢品芳，吴宁，等（Ｗａｎｇ Ｑｕｎ，Ｘｉｅ Ｐｉｎｆａｎｇ，ｗｕ ｔｉｖｅ ＥＭＩ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ａｎ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ Ｎｉｎｇ，ｅｔ ａ１）．模拟电路实现的神经元自适应谐波电 ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］ ，ＩＥＥＥ Ａｎｎｕａｌ Ｐｏｗｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｐｅｃｉａｌ～ 流检测方法（Ｎｅｕｒｏｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｉｓｔｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｒｅｃｉｆｅ，Ｂｒａｚｉｌ：２００５． ｈａｒｍｏｎｉｃ ｃｕｒｒｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎａｌｏｇ ｃｉｒ— ［１２］Ｐｕｅｎｇｓｕｎｇｗａｎ Ｓ，Ｋｕｍｈｏｍ Ｐ，Ｃｈａｍｎｏｎｇｔｈａｉ Ｋ，ｅｔ ｃｕｉｔ）［Ｊ］．中国电机工程学报（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ａ１．Ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓｈｕｎｔ ｈｙｂｒｉｄ ａｃｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒ ＣＳＥＥ），１９９９，１９（６）：４２～４６． ｕｓｉｎｇ ａｄａｐｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］／／Ｌａｒｇｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ ［１７］ 高大威，孙孝瑞（Ｇａｏ Ｄａｗｅｉ，Ｓｕｎ Ｘｉａｏｒｕｉ）．基于自 Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｌｉｆａｘ，ＮＳ， 适应线性神经元网络的三相畸变电流检测方法及实 ＵＳＡ：２００４． 现（Ａ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｔｈｒｅｅ—ｐｈａｓｅ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ［１３］Ｌｉ Ｈｕｉ，Ｗｕ Ｚｈｅｎｇｇｕｏ，Ｌｉｕ Ｆｅｉ．Ａ ｎｏｖｅｌ ｖａｒｉａｂｌｅ ｃｕｒｒｅｎｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｌｉｎｅａｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｓｔｅｐ ｓｉｚｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｐ～ ｉｔｓ ｂｅｉｎｇ ｒｅａｌｉｚｅｄ）［Ｊ］．中国电机工程学报（Ｐｒｏｃｅｅｄ— ｐｌｉｅｄ ｔｏ ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ ｆｉｌｔｅｒ［Ｃ］｝｝ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＣＳＥＥ），２００１，２１（３）：４９—５２． Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｕｍｂａｉ，Ｉｎ— ｄｉａ：２００６． 作者简介： ［１ ４］Ｇｕｏ Ｊｉｎｇｌｅｉ，Ｗｕ Ｙｏｎｇ．Ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ 张国荣（１９６３一），男，副研究员，硕士生导师，研究方向为电 ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ［Ｃ］｝ｆ Ｔｈｅ ７ｔｈ Ｗｏｒｌｄ ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｎ 力电子技术，计算机应用技术。Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｇｒｃａｏ＠１６３． Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ， ｃｏｒｎ Ｃｈｉｎａ：２００８． 王英（１９８４一），男，硕士研究生，研究方向为电力电子变 ［１５］Ｌｉｕ Ｆｅｉ，Ｚｏｕ Ｙｕｎｐｉｎｇ，Ｄｉｎｇ Ｋａｉ．Ａ ｎｏｖｅｌ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ 换技术。Ｅｍａｉｌ；ｇｒｅａｔｗａｎｇｙｉｎｇ＠１６３．ｃｏｍ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ［Ｃ］ｆ，Ｔｈｅ
