黄巧亮

(江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江 212003)

基于改进型神经网络的船舶APF谐波检测

黄巧亮

(江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江 212003)

针对船舶有源电力滤波器谐波检测实时精度高的要求，在传统自适应检测方法的基础上，提出了基于自适应Hopfield神经网络的船舶有源电力滤波器谐波检测方法。根据自适应噪声对消技术的基本原理，为了有效的进行噪声抵消，采用了基于Hopfield神经网络的自适应非线性滤波器，将基波有功电流从负载电流中滤除从而得到基波无功电流和谐波电流。实验仿真结果表明，改进型自适应谐波检测方法能实时准确地检测出谐波电流，可用于船舶有源电力滤波器的谐波电流检测。

有源电力滤波器;自适应;谐波检测;船舶电力系统;Hopfield神经网络

0 引言

近年来，随着电力电子装置，尤其是非线性电力装置在船舶上日益广泛的应用，使船舶电力系统的谐波污染变得越来越严重。谐波会给船舶的发电机、输电线路、用电设备、导航通讯设备等造成巨大的危害，直接影响到船舶运行的经济性、安全性和可靠性。因此，正确分析船舶电力系统谐波产生的根源和机理进行实时监测，进而采取有效措施最大限度地抑制其影响，保障船舶电网的安全运行是非常重要和必要的［1，2］。有源电力滤波器作为一种抑制谐波、补偿无功损耗的有效手段，有着传统无源滤波器无法比拟的优点，近年来已成为学者们研究的热点［3］。如何将这一方法成功运用于船舶电力谐波抑制，关键技术之一就在于如何快速、准确地检测出负载谐波电流。……