CN104158192A - 自适应控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应控制方法和装置，属于电子技术领域。所述方法包括：根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流；根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。本发明通过对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，并根据自适应有限脉冲响应算法获取至少一个预测基波电流，实现了闭环检测，增加了有源电力滤波器的抗干扰能力。

Description

自适应控制方法和装置

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种自适应控制方法和装置。

背景技术

随着现代电力电子技术的发展，电力系统对供电质量的要求越来越高。为了降低系统中谐波和无功对供电质量的影响，电力系统采用有源电力滤波器进行谐波抑制和无功补偿。

现有技术中，有源电力滤波器采用基于瞬时无功理论的监测算法，对系统中的谐波电流进行开环检测，根据检测到的系统中的谐波电流，产生一个和系统中的谐波电流大小相等且方向相反的谐波电流，并将产生的谐波电流注入到电网中，达到谐波电流抑制的目的。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术中，有源电力滤波器在谐波电流检测中，由于谐波电压的存在，谐波电压和谐波电流相互作用，干扰了有源电力滤波器的检测性能，基于开环检测的有源电力滤波器的抗干扰能力弱。

发明内容

为了解决现有技术基于开环检测的有源电力滤波器抗干扰能力弱的问题，本发明实施例提供了一种自适应控制方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种自适应控制方法，所述方法包括：

根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；

根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，包括：

根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实施方式中，所述根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流，包括：

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，在第一方面的第三种可能的实施方式中，所述自适应有限脉冲响应算法的计算公式为 $\hat{y}(n+k)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-\mathrm{ki})=H^{\′}X\left(n\right),$ 其中，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，在第一方面的第四种可能的实施方式中，所述内插值算法为拉格朗日插值算法， $y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$ 其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。

第二方面，提供了一种自适应控制装置，所述装置包括：

系数优化模块，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

第一基波电流计算模块，用于根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

预测基波电流计算模块，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；补偿参考电流计算模块，用于根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实施方式中，所述系数优化模块包括：

第一预测基波电流计算单元，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

系数优化单元，用于根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实施方式中，所述预测基波电流模块包括：

第二基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

预测基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实施方式或第二方面的第二种可能的实施方式，在第二方面的第三种可能的实施方式中，所述自适应有限脉冲响应算法的计算公式为 $\hat{y}(n+k)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-\mathrm{ki})=H^{\′}X\left(n\right),$ 其中，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实施方式或第二方面的第二种可能的实施方式，在第二方面的第四种可能的实施方式中，所述内插值算法为拉格朗日插值算法， $y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$ 其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本发明实施例提供了一种自适应控制方法和装置，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。采用本发明实施例中提供的技术方案，通过对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，并根据自适应有限脉冲响应算法获取至少一个预测基波电流，实现了闭环检测，增加了有源电力滤波器的抗干扰能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a是本发明实施例一中提供的一种自适应控制方法流程图；

图1b是本发明实施例一中提供的一种自适应控制的电路示意图；

图2a是本发明实施例二中提供的一种自适应控制方法流程图；

图2b是本发明实施例二中提供的一种自适应有限脉冲响应算法系数优化的示意图；

图2c是本发明实施例二中提供的一种预测基波电流示意图；

图2d是本发明实施例二中提供的一种补偿参考电流示意图；

图3是本发明实施例三中提供的一种自适应控制装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

需要说明的是，本发明实施例中的执行主体为有源电力滤波器。有源电力滤波器是一种用于动态抑制谐波、补偿无功的新型电力电子装置，该装置需要提供电源。

实施例一

图1a是本发明实施例一中提供的一种自适应控制方法流程图，本发明实施例的执行主体为有源电力滤波器，参见图1a，该方法包括：

101：根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

其中，第一历史基波电流为用于优化自适应有限脉冲响应算法系数的一段时间内的基波电流。

自适应有限脉冲响应算法为数字信号处理算法，该算法具有信号预调、频带选择和滤波的功能。

根据该第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，进行基波电流的预测，并根据得到的预测值与预设值的差距，对该自适应有限脉冲响应算法的系数进行优化，以使预测值更加接近预设值，提高自适应有限脉冲响应算法的有效性。

102：根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

其中，该电网电流为电力系统中的三相电流，该电网电流受到电力系统中非线性设备产生的大量谐波、无功电流和无功电压的影响而产生畸变。在无非线性设备干扰的情况下，该电网电流只包含基波电流，在受到非线性设备干扰后，该电网电流则既包括基波电流，也包括谐波电流、无功电流。

ip-iq算法为谐波电流检测算法，通过该ip-iq算法可以获取电网电流的有功分量、无功分量、基波电流等数据。

第一基波电流为经过ip-iq算法计算后，得到的与未发生畸变的电网电流信号频率相同的电流分量，本领域技术人员可知，我国的电网电流信号频率为60HZ，在此不再赘述。

有源电力滤波器根据电网电流和ip-iq算法进行计算，电网电流通过三相至两相坐标变换得到一个二维数据，该二维数据在电流合成矢量和电压合成矢量及其法线上投影，得到有功电流和瞬时无功电流，经低通滤波器和两相到三相坐标变换得到三相基波电流，该三相基波电流即为第一基波电流。

103：根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；

其中，第二历史基波电流为第一基波电流对应的时刻之前的基波电流，该历史基波电流的数量的多少可以由技术人员在设计过程中进行设置，也可以由工作人员在使用过程中进行设置，对此，本发明实施例不做限定。

内插值算法为函数逼近的一种方法，该内插值算法包括拉格朗日插值、牛顿插值、艾米插值、分段多项式插值及样条插值等。

根据该第一基波电流、第二历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，进行未来某个时刻的基波电流的预测，根据该内插值算法在该第一基波电流和得到的预测值之间进行插值，以得到该第一基波电流和该得到的预测值之间的时间段内的至少一个预测基波电流。

104：根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

其中，该补偿参考电流为对电网中非线性设备产生的无功电流和谐波电流的补偿电流。

根据该至少一个预测基波电流，在该至少一个预测基波电流的对应时刻，将该至少一个预测基波电流注入到电网中，从与该至少一个预测基波电流对应的电网电流中将该至少一个预测基波电流去除，得到与该至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

进一步地，利用该补偿参考电流对电网中的非线性设备产生的无功电流进行补偿，对谐波电流进行抑制。图1b是本发明实施例一中提供的一种自适应控制的电路示意图，参见图1b，其中，FIR(Active Power Filter，有源电力滤波器)采用自适应有限脉冲响应算法进行滤波，LMS算法是基于梯度搜索方法来求解二次型特性函数的最小值的算法，该算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法，其突出的特点是计算量小，易于实现目的，且不要求脱线计算，在本发明实施例中用于系数优化。图1b中其他部分为有源电力滤波的常用电路，为本技术领域人员所熟知，在此不再赘述。

本发明实施例提供了一种自适应控制方法，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。采用本发明实施例中提供的技术方案，通过对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，并根据自适应有限脉冲响应算法获取至少一个预测基波电流，实现了闭环检测，增加了有源电力滤波器的抗干扰能力。

实施例二

图2a是本发明实施例二中提供的一种自适应控制方法流程图，本发明实施例的执行主体为有源电力滤波器，参见图2a，该方法包括：

201：根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

该自适应有限脉冲响应算法的计算公式为其中，k为采样间隔，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量的转置。

N的大小可以为10、20、30等，对此，不做限定。

该有源电力滤波器根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，当k值为1，即采样间隔为1时，该自适应有限脉冲响应算法计算公式如下：

$\hat{y}(n+1)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-i)=H^{\′}X\left(n\right)$

其中，n为当前时刻时间时，为下一时刻的预测基波电流，即第一预测基波电流。

202：根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

其中，期望输出基波电流为预设基波电流，该期望输出基波电流由工作人员进行设置。

该有源电力滤波器根据该第一预测基波电流和期望输出基波电流，进行差值计算，得到误差信号，计算公式如下：

$e\left(n\right)=y\left(n\right)-\hat{y}\left(n\right)$

其中，e(n)为误差信号，y(n)为期望输出基波电流，为第一预测基波电流。

该有源滤波器根据该误差信号，采用自适应调整算法，进行系数优化，该自适应调整算法可以为最小均方的LMS算法、最陡下降算法、迫零算法等，对此，本发明实施例不做具体限定。

步骤201-202为根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化的过程。图2b是本发明实施例二中提供的一种自适应有限脉冲响应算法系数优化的示意图，参见图2b，X(n)为n时刻输入信号，X(n-1)为n-1时刻的输入信号，为第一预测基波电流，v(n)为期望输出基波电流，经过差值计算得到e(n)，根据e(n)进行系数优化，使得自适应有限脉冲响应算法能够根据电网的电流实时动态地更新自身的系数。

203：根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

该有源电力滤波器根据当前时刻的电网电流和ip-iq算法，通过坐标变换、矢量投影等计算得到第一基波电流。

该步骤的具体过程可参见实施例一中的步骤102，在此不再赘述。

204：根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

该有源电力滤波器在得到第一基波电流后，从当前时刻开始，从过去的一个电网周期的历史基波电流数据中等间隔地抽取N(N＝M/8)个数据，即第二历史基波电流，假设对电网电力系统的采样频率为，每个电网周期采样M点(128的整数倍)数据，则第二历史基波电流的采样频率为。该有源电力滤波器根据第二历史基波电流，采用系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，预测从当前采样周期开始第k个采样周期的电网基波电流，得到第二基波电流。

205：根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

其中，该内插值算法为拉格朗日插值算法，

$y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$

其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。

当内插值算法为拉格朗日插值算法时，该有源电力滤波器根据第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和拉格朗日插值算法，在第一基波电流对应的时刻和第二基波电流对应的时刻之间的时间进行插值，得到至少一个预测基波电流。

步骤204-205为根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流的过程。

需要说明的是，自适应有限脉冲响应算法和内插值算法每k个采样周期执行一次，即只在n＝ki(i＝0，1，…，N-1)的采样周期内进行计算，而在其它采样周期不进行计算，自适应有限脉冲响应算法系数的自适应优化则在这些采样周期内完成，下一个采样周期n＝k(i+1)(i＝0，1，…，N-1)时刻之前，自适应有限脉冲响应算法系数已优化完成。在预测基波电流之前进行自适应有限脉冲响应算法系数优化，使系数优化的计算不影响功能程序的执行，并且保证系数的自适应运算有充裕的时间完成。此外，基于自适应有限脉冲响应算法的自适应预测算法简单，因此和常规的ip-iq算法相比，此算法增加的计算量并不是很大，而且完全由软件完成，不需要增加任何硬件资源。

图2c是本发明实施例二中提供的一种预测基波电流示意图，参见图2c，n时刻基波电流为第一基波电流，n-k时刻到n-(N-1)时刻之间的基波电流为历史基波电流，将该第一基波电流和历史基波电流作为系数优化后的自适应有限脉冲响应算法的输入值，得到n+k时刻的预测基波电流，该基波电流即为第二基波电流。将该第二基波电流、n时刻的基波电流和n-k时刻的历史基波电流作为内插值算法的输入值，得到n+1时刻到n+k-1时刻之间的预测基波电流，即可以得到至少一个预测基波电流。

206：根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

根据该至少一个预测基波电流以及与该至少一个预测基波电流对应的电网电流，在该至少一个预测基波电流对应的时刻，将该至少一个预测基波电流从该至少一个预测基波电流对应的电网电流中剔除，得到与该至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

图2d是本发明实施例二中提供的一种补偿参考电流示意图，参见图2d，将n时刻的电网电流作为ip-iq算法的输入，得到第一基波电流，将第一基波电流和第二历史基波电流作为自适应有限脉冲响应算法和内插值算法的输入，得到n+i时刻预测基波电流，i的取值为i＝1，2，3，…k，将n+i时刻预测基波电流和n+i时刻电网电流进行差值计算，得到n+i时刻的补偿参考电流。

本发明实施例提供了一种自适应控制方法，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。采用本发明实施例中提供的技术方案，通过对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，并根据自适应有限脉冲响应算法获取至少一个预测基波电流，实现了闭环检测，增加了有源电力滤波器的抗干扰能力。

实施例三

图3是本发明实施例三中提供的一种自适应控制装置结构示意图，参见图3，该装置包括：

系数优化模块31，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

第一基波电流计算模块32，用于根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

预测基波电流计算模块33，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；

补偿参考电流计算模块34，用于根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

所述系数优化模块31包括：

第一预测基波电流计算单元，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

系数优化单元，用于根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

所述预测基波电流模块33包括：

第二基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

预测基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

所述自适应有限脉冲响应算法的计算公式为 $\hat{y}(n+k)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-\mathrm{ki})=H^{\′}X\left(n\right),$ 其中，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量。

所述内插值算法为拉格朗日插值算法，

$y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$ 其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。

本发明实施例提供了一种自适应控制装置，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。采用本发明实施例中提供的技术方案，通过对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，并根据自适应有限脉冲响应算法获取至少一个预测基波电流，实现了闭环检测，增加了有源电力滤波器的抗干扰能力。

需要说明的是：上述实施例提供的自适应控制装置在自适应控制时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的自适应控制装置与自适应控制方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自适应控制方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；

根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化，包括：

根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流，包括：

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述自适应有限脉冲响应算法的计算公式为 $\hat{y}(n+k)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-\mathrm{ki})=H^{\′}X\left(n\right),$ 其中，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述内插值算法为拉格朗日插值算法， $y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$ 其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。

6.一种自适应控制装置，其特征在于，所述装置包括：

系数优化模块，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，对自适应有限脉冲响应算法进行系数优化；

第一基波电流计算模块，用于根据电网电流和ip-iq算法，得到第一基波电流，其中，ip为有功分量，iq为无功分量；

预测基波电流计算模块，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、系数优化后的自适应有限脉冲响应算法和内插值算法，得到至少一个预测基波电流；补偿参考电流计算模块，用于根据所述至少一个预测基波电流以及与所述至少一个预测基波电流对应的电网电流，得到与所述至少一个预测基波电流对应的补偿参考电流。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述系数优化模块包括：

第一预测基波电流计算单元，用于根据第一历史基波电流和自适应有限脉冲响应算法，得到第一预测基波电流；

系数优化单元，用于根据所述第一预测基波电流和期望输出基波电流，对所述自适应有限脉冲响应算法进行系数优化。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测基波电流模块包括：

第二基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流和系数优化后的自适应有限脉冲响应算法，得到第二基波电流；

预测基波电流计算单元，用于根据所述第一基波电流、第二历史基波电流、第二基波电流和内插值算法，得到至少一个预测基波电流。

9.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述自适应有限脉冲响应算法的计算公式为 $\hat{y}(n+k)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{i}x(n-\mathrm{ki})=H^{\′}X\left(n\right),$ 其中，为n+k时刻的预测基波电流，N为数据窗的长度，X(n)＝[x(n)，x(n-k)，……，x(n-(N-1)k))]为n时刻的基波电流和n时刻之前的历史基波电流组成的向量，H′＝[h_n，h_n-1…，h_N-1]为系数向量。

10.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述内插值算法为拉格朗日插值算法， $y=y_1\frac{(t-t_1)(t-t_3)}{(t_1-t_2)(t_1-t_3)}+y_2\frac{\left({t-t}_2\right)\left({t-t}_3\right)}{(t_2-t_1)(t_2-t_3)}+y_3\frac{\left({t-t}_1\right)\left({t-t}_2\right)}{(t_3-t_1)(t_3-t_2)},$ 其中，t1、t2、t3为历史时刻，y1、y2、y3为与t1、t2、t3对应的基波电流。