王 盼 刘 飞

（1.武汉电力职业技术学院2.武汉大学电气工程学院 武汉 430072）

1 引言

近年来，由于电力电子装置的广泛应用，使得电网中电压和电流波形严重畸变，谐波所造成的危害也日趋严重。有源电力滤波器（APF）作为一种治理电网谐波、改善电能质量的有效设备，目前已成为研究热点。

由于APF的补偿电流主要是由各种基波倍频次谐波组成，故要实现无静差的快速跟踪，高性能的电流控制策略便成了决定 APF补偿性能的关键技术之一。考虑到有源电力滤波器的参考信号是多个频率叠加在一起的周期性信号，传统的PI调节器带宽有限，并不能完全无静差地跟踪快速变化的误差电流[10-13]。近年来，又提出了许多新的脉冲宽度调制（PWM）技术，如单周控制、神经网络控制、重复学习控制以及模糊控制等。其中，单周控制的控制电路简单，不需要参考信号，但容易受外界条件的影响[12]。神经网络控制则受制于它的实现技术，目前仍主要依赖串行处理器模拟实现[10]。重复学习控制是一种智能控制，它对于周期性信号和干扰具有很好的跟踪效果和抑制作用[13]。故对应于 APF的周期性特性，它能够消除所有包含在稳定闭环内的周期性误差，但也仅适用于稳定周期重复状态，倘若系统处于自身调整阶段，势必影响重复学习控制效果，情况恶劣时更会影响系统稳定性。实际运行中，系统模型往往不能精确获得，当外部系统参数发生变化时，如何选取控制参数以保证系统稳定？……