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混合型有源电力滤波器多目标的优化设计

肖大伟大庆油田有限责任公司

为了解决混合型有源电力滤波器参数设计和最优投资优化设计的问题，提出了一种新的遗传理论和粒子群算法（GA—PSO）的混合算法，引入补偿函数理论，使多目标优化问题转化成单目标优化问题，并建立了HAPF数学模型，实现参数优化设计的目的。在PSCAD/EMTDC的背景下对HAPF模型进行仿真分析，结果表明，GA—PSO混合算法实现了HAPF容量的合理配置，满足系统无功功率的需求，且具有良好的滤波效果，可降低HAPF的初始投资，提高性价比，实现了HAPF实用性及谐波抑制和无功补偿的目标。

混合型有源电力滤波器；多目标；补尝函数；优化

首次应用混合GA—PSO算法综合优化设计混合型有源电力滤波器（HAPF）。它以最初的投资成本、无功补偿的容量和HAPF的滤波效果为多个优化目标，为得到其最优解开展多目标优化，以减少初期投资，提高性价比；引入补偿函数理论，使多目标优化问题转化成单目标优化问题，实现参数优化设计的目的。

1 HAPF的多目标优化模型

1.1 HAPF的结构和电路图

图1为一种经典常见的HAPF拓扑图，适合中低电压系统，由PPF和APF两部分组成，直接并联于10 kV母线。基本并联谐振电路（FRC）与APF串联，使其不再影响基波分量，并且减少了逆变器输出容量，从而减少HAPF的初始投资。无源滤波器主要用于过滤绝大多数的第5、第7、第11和第13次谐波，以及补偿系统的无功功率；而有源滤波器主要用于滤除高次谐波和提高系统的阻抗性能。……