《表1 3种方法应用结果对比Tab.1 Comparation of the results of three methods》

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《基于神经网络的微电网谐波抑制技术》

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图9为A相电流在经过3种算法补偿后的FFT分析，其数据对比结果如表1所示。由图9、表1可见，A相电流经过由p-q算法补偿后，THD由33.80%下降到了15.17%，系统稳定时间为0.02s，即一个电源周期，根据国家电网THD<5%的要求以及系统动态响应快速性的要求，可见此方法不能单独使用，必须配合其他措施进一步滤波；电流在经过CMAC神经网络与PID结合的算法补偿后，THD下降到了3.33%，而经过本文设计的复合神经网络控制器补偿后，THD下降到了3.65%，均满足国家电网电流失真率要求，且滤波效果不相上下，但是从系统稳定时间来看，根据表1所示数据，设计算法具有更为明显的优势，这说明本设计能使系统具有更快的动态响应速度和更强的抗干扰能力，在无须任何其他环节辅助的情况下即可使各次谐波得到及时有效地抑制，从而使系统性能得到极大的改善。