混合滤波方法

2024-12-27

混合滤波方法（共7篇）

混合滤波方法篇1

0 引言

医学图像成像系统复杂, 在形成和显示过程中, 不可避免地引入了各种噪声, CT图像也不例外。在获取或传输过程中一般会被噪声污染, 图像数据混有各种噪声, 但主要表现为高斯噪声和脉冲噪声。噪声是影响CT图像质量至关重要的因素, 直接影响着医生对病情的诊断和治疗。当病变组织与正常组织的衰减系数相差很小时, 高噪声CT将无法分辨此病灶。因此, 滤除医学图像噪声是对医学图像做进一步处理的前提, 是一步非常必要的医学图像预处理工作。

脉冲耦合神经网络 (Pulse Coupled Neural Network, 简称PCNN) 作为第三代人工神经网络, 有着生物学的背景, 是依据猫、猴等哺乳动物的大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象提出的[1,2]。PCNN的这个生物学背景使其在图像处理中具有先天的优势, 有着传统方法进行图像处理所无法比拟的优越性。PCNN可以应用于图像去噪[3,4,5,6,7]、图像分割[8,9]、边缘检测[10,11]、图像融合[12,13]等方面。迄今为止, 许多研究人员对PCNN进行了深入地研究, 也提出了多种噪声消除的算法。但大多数都是针对椒盐噪声[3,4,5]或高斯噪声[6,7]而言。由于脉冲噪声和高斯噪声构成的混合噪声的滤波很难实现, 对混合噪声的滤波算法的研究就很少。

PCNN具有状态相似神经元同步点火的性质, 本文提出了利用不同神经元的点火模式来定位脉冲和高斯噪声点的位置, 在该网络控制下, 只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法, 只需一次遍历就能很好地实现图像滤波, 改进了传统PCNN去噪处理需遍历多次才能获得较好的处理效果, 节省了处理时间。

1 PCNN基本模型

德国科学家Eckhorn根据猫的大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象, 提出有连接域的网络模型[1,2], J.L.Johnson等人对Eckhorn提出的模型进行一些修改, 就得到了PCNN[2,14]。PCNN是一种不同于传统人工神经网络的新型人工神经网络, 由若干个神经元互连而构成的反馈型网络, 构成PCNN的神经元系统是一个复杂的非线性动态系统[15]。PCNN的单个神经元由接受部分、内部活动部分 (调制部分) 和脉冲发生器3部分组成, 其模型如图1所示。该模型的数学形式可用以下5个方程来描述[15]:

其中, 下标ij为 (i, j) 神经元;Fij、Lij分别为第 (i, j) 个神经元的反馈输入和连接输入;Sij为输入图像中第 (i, j) 个像素的灰度值;Uij为内部活动项;Qij为动态阈值;Yij为PCNN的脉冲输出;n为第n时刻;为神经元之间的连接强度;M和W分别是反馈输入和连接输入中神经元之间的连接权系数;F和L分别为神经元Nij对其邻域内的其他神经元输出进行漏电容积分的连接时间常数;为动态阈值函数的衰减时间常数;VF、VL和V分别为反馈输入、连接输入和阈值输出的放大系数。

2 基于PCNN的医学图像混合噪声滤波算法

CT图像中在获取或传输过程中不可避免地会引入噪声, 但主要表现为高斯噪声和脉冲噪声。传统的均值滤波对混合噪声的滤波效果不理想, 而中值滤波虽然能滤除噪声, 却破坏了图像的边缘信息, 使图像的细节变得模糊。滤除噪声和保护边缘是矛盾的, 前者是为了消除邻近像素的亮度差;而后者是为了保留邻近像素的亮度差。从PCNN的运行原理角度分析, 前者是为了做到存在亮度差的空间邻近的像素对应的神经元在同一时刻点火;后者是为了做到存在亮度差的空间邻近的像素对应的神经元在不同的时刻点火。

本文中用于图像噪声抑制的所有PCNN神经元采用同样的连接方式, 每个神经元的输出只有点火或不点火两种状态。由于被噪声污染的像素点的亮度值与周围像素点的亮度值存在不同, PCNN对噪声点的输出也不同于对周围像素点的输出。具体地说, 当某个神经元点火而大多数邻近的神经元不信息通信

点火, 说明对应像素点己经被噪声污染, 其灰度值应该比实际值高;当某个神经元不点火而大多数邻近的神经元点火, 说明对应像素点同样被污染了, 它对应的灰度值比实际值低;其他情况下, 说明该像素点没有被污染。因此, 当某个神经元的点火时间与其周围大部分神经元的点火时间不一致时, 则认为该点有噪声的影响。然后亚均值滤波方法, 即只对定位的噪声像素进行处理, 用邻域相连神经元对应的像素灰度的平均值来代替该点均灰度值。显然, 这个过程就可以实现噪声像素灰度值的自适应改正 (即上调或下调) 。PCNN能将邻域内灰度值相差较少的点捕获到, 可以消除空间邻近、亮度强度相似的像素间的灰度差, 保证了在去噪的同时, 很好地实现图像细节的保护。本文算法实现如下:

(1) 将医学混合噪声图象S进行归一化处理, 并把归一化的像素灰度值作为外界刺激信号输入脉冲网络, 初始化PCNN参数, 建立PCNN神经元的输出状态表T, 同时令每个神经元初始输出处于熄灭状态。

(2) 为便于用PCNN对图像边界处理, 将边界进行对称延拓。

(3) 在每个神经元的3×3邻域内, 计算其信号Lij (n) , 调整阈值Qij (n) , 计算每个神经元的内部调制信号Uij (n) 。

(4) 遍历f中的每一个像素点 (1) 若该神经元点火且在其3×3邻域内, 有5个及以上的邻近神经元不点火, 则这个神经元对应的像素点的灰度值取其邻域内没有点火的神经元灰度值的平均数; (2) 若该神经元不点火且在其3×3邻域内, 有5个及以上的邻近神经元点火, 则这个神经元对应的像素点的灰度值取其邻域内点火的神经元灰度值的平均数。 (3) 否则, 对应像素点的灰度值不变。注意, 图像边缘的像素点需单独处理。

(5) 将Uij (n) 与Qij (n-1) 相比较, 记录神经元的输出情况, 即点火或不点火。

(6) 全部像素点处理完结束;否则, 回到 (4)

3 实验结果及分析

本文算法在Matlab 7.0平台上实现, 对512×512×8bit的头颅CT原始图像加上不同的混合噪声, 然后对含有混合噪声的CT图像分别运用均值滤波、中值滤波、维纳滤波和本文算法进行滤波处理比较。

表1列出了均值滤波、中值滤波、维纳滤波和本文算法分别对处理后图像的PSNR, PSNR (峰值信噪比) 主要反映对噪声的抑制程度, 是图像降噪效果所采用的客观评价标准, 其定义为:

式中f (i, j) 为M×N原始图像像素灰度值, f' (i, j) 为对含噪图像滤波后M×N图像的灰度值, M、N分别表示图像的行数与列数。

本文算法相比均值滤波、中值滤波、维纳滤波算法对含有混合噪声CT医学图像处理后, 图像的视觉效果有了更明显的改善, 图像质量也得到了更大的提高。

从表1可看出, 采用PCNN和亚均值滤波相结合的方法对混合噪声去除后峰值信噪比比均值滤波、中值滤波、维纳滤波算法有较大提高, 平均分别高出11d B、3d B、14d B以上, 特别是对密度比较大的脉冲噪声和方差比较高的高斯噪声时的混合噪声优势更为明显, 且对图像的细节和边缘保持较好, 而中值滤波消噪后图像上存留噪声较多, 均值滤波和维纳滤波去噪后图像模糊, 中值滤波、均值滤波和维纳滤波去噪效果都不好。

混合滤波方法篇2

关键词：谐波治理,智能建筑,有源电力滤波器,混合补偿法

0 引言

随着智能建筑及智能小区的迅速发展, 智能建筑中大量的电子设备及电气设备谐波源产生的谐波对配电系统污染严重, 若治理不力这种污染愈来愈重, 将成为公用电网的主要污染源。因此, 综合治理好智能建筑的谐波和无功功率, 对提高公用电网的电能质量以及提高智能建筑的功能和效益等方面有十分重要的意义。

1 智能建筑中谐波源分类及危害

1.1 智能建筑中谐波源分类

1.1.1 含有半导体非线性元件的谐波源

UPS电源、直流屏、变频调速器、软起动器、气体放电灯、电子镇流器、家用电器及办公电器的直流电源、可控硅调光器、交流调压器等电力电子装置[1]。它们所产生的谐波电流主要为奇次谐波, 也是民用建筑配电系统中主要的谐波源。

1.1.2 含有电弧和铁磁非线性设备的谐波源

交流电动机、变压器、特种光源、断路器和熔断器动作电弧等, 一般情况下同步电机所产生的奇次谐波与异步电机所产生的间谐波和次谐波并不严重, 可以忽略[2]。变压器所产生的谐波电流大小与其铁芯饱和程度有关。

1.1.3 严格意义上讲, 电力网络的每个环节, 包括发电、输电、配电、用电都可能产生谐波, 其中产生谐波最多位于用电环节上。

充气电光源和家用电器更是常见的谐波源, 如荧光灯、高压汞灯、高压钠灯与金属卤化物灯应用气体放电原理发光, 其伏安特性具有明显的非线性特征。计算机、电视机、录像机、调光灯具、调温炊具、微波炉等家用电器, 因内置调压整流元件, 会对电网产生高次奇谐波;电风扇、洗衣机、空调器含小功率电动机, 也会产生一定量的谐波[3]。这类设备功率虽小, 但数量多, 也是电网谐波源中不可忽视的因素。

1.2 谐波对智能建筑用电设备的危害

(1) 谐波电流使变压器线圈发热, 加速绝缘老化, 寿命缩短, 引起损耗增加和噪声。

(2) 谐波会对保护、自动控制装置产生干扰, 造成误动或拒动。

(3) 使照明设施的寿命缩短。

(4) 电压表、电流表、电能表等仪器受谐波影响造成测量误差。

(5) 对邻近通信线路产生谐波电压的静电干扰和谐波电流的电磁干扰。

(6) 谐波容易引起电网与用于补偿电网无功功率的并联电容器发生串/并联谐振。

(7) 谐波电流使配电线路损耗增大, 输电能力降低。

(8) 谐波对电子设备有不良影响。

(9) 无功功率的增加, 会导致电流的增大和视在功率的增加[4]。

(10) 设备及线路损耗增加。

2 几种常见的谐波治理方法

抑制谐波的总体思路有三个:其一是设置谐波补偿装置来补偿谐波;其二是对电力系统装置本身进行改造, 使其不产生谐波, 且功率因数可控为1;其三是在电网系统中采用适当的措施来抑制谐波[5]。具体方法有以下几种:

(1) 选用适当的电抗器;

(2) 选用适当滤波器;

(3) 采用多相脉冲整流;

(4) 开发新型的变频器;

(5) 选用D-YN11接线组别的三相配电变压器。

3 混合型谐波 (HAPF) 治理方法及工程设备仿真

有源电力滤波器可动态地补偿谐波、无功及负序电流, 而又不会与系统发生谐振, 所以滤波效果比无源电力滤波器好得多。但由于单独使用的有源电力滤波器容量大、成本高, 因而其应用受到限制。将有源电力滤波器与无源电力滤波器混合使用, 充分发挥二者的优点无疑是一种较好的选择。

3.1 混合型谐波治理系统结构及工作原理

如图1示。其中, 无源滤波器由3, 5, 7, 9次单调谐滤波器支路及高通滤波器支路组成。有源滤波器由8个IGBT、直流电容及滤波电感构成, 直流电容可为有源滤波器提供一个稳定的直流电压;滤波电感可减小有源滤波器产生的高频开关频率谐波。有源滤波器和无源滤波器串联后并入电网。由于有源滤波器不是直接对谐波电流进行消除, 它所产生的补偿电压中只含有谐波电压, 故其功率容量很小, 具有良好的经济性, 从而可降低系统成本。

当有源滤波器发生故障时, 通过中断服务程序将有源滤波器停止运行, 封锁有源滤波器的驱动脉冲;并控制交流接触器动作, 从而将滤波器从电网中切除。而无源滤波器还可以正常工作, 不至于对电网造成大的冲击, 这在工程应用上是非常重要的。因此, 这种混合滤波器具有很强的实用性。

3.2 工程设备概况

本文以齐齐哈尔市某电信大楼为实例, 针对大楼产生的电气谐波进行研究, 验证混合式滤波在建筑电气谐波治理中的有效性。本楼地处齐齐哈尔市繁华地段, 地块占地面积为4500㎡;东西约63m;南北75m;建筑物呈L形布置, 主楼2~25层建筑高度为84.6m;附楼10层建筑高度为40.80m。地下室为汽车库和设备用房, 底层为门厅、展示厅、消防值班室。主楼层为综合办公会议室, 附楼二层为机房管理用房, 3~10层为枢纽机房。本工程变电所内设有四台干式变压器, 1#、2#变压器主要提供节能灯、荧光灯、计算机、电梯、变频泵、VRV主机等非线性负载电源, 3#、4#变压器主要提供节能灯、荧光灯、计算机、电梯、UPS不间断电源系统设备及开关电源等非线性负载电源。

1#、2#变压器容量分别为1250k V?A;3#、4#变压器容量分别为1600k V·A。

工程产生谐波的主要设备:

本工程谐波计算所应用的计算原则:

(1) 据甲方要求, 1#、2#变压器互为备用 (一用一备) , 中间联络开关平时均合上, 3#、4#变压器也一样。故1#、2#变压器合在一起计算, 3#、4#变压器合在一起计算。

(2) 计算按照最恶劣的负载工况进行。

(3) 本计算方法考虑正常的电感性负载, 但没有考虑电容性负载。

(4) 1250k V·A及1600k V·A变压器的短路阻抗按6%计算。

3.3 基于MATLAB的仿真计算

本工程的工作条件选择在最恶劣的工况下, 投入混合补偿器, 取得了很好的补偿效果。补偿后的平均功率因数达到了0.94。在基波电流剧烈波动的情况下, 混合补偿器亦能实现跟踪补偿。首先建立一个有源滤波装置的系统图如下图2示, 其中期望值为SCOPE5所显示的波形, SCOPE4显示的为干扰噪声的波形, SCOPE8显示的是滤波后的波形效果, SCOPE2显示的是误差值。RLS自适应滤波器单独作用, 基本结构比较简单, 期望即正弦波, 输入为正弦波与杂波混合后的谐波。

比较仅加装PPF以及加装PPF和APF两种情况下的滤波效果, 得到如图3示的仿真结果。仿真结果表明:APF能有效阻止背景谐波进入PPF, 使混合补偿器具有较强的防止串联谐振的能力。当电压源的频率发生偏移时, PPF的滤波能力下降, 系统电流的THDI由8.3%升到9.8%。此时由于APF的作用, 混合补偿器仍保持了较好的滤波能力, 系统电流的THDI为2.1%。仿真结果证明:由于采用了锁相环来跟踪电源电压的频率与相位, 并将锁相环的输出作为电压参考信号, 将此谐波及无功电流检测方案用数字信号处理芯片 (或其他微处理器) 来实现时, 检测的结果不受频偏的影响。APF能在电压源的频率发生偏移的情况下, 保证混合补偿器仍有很好的滤波能力, 此时由于装置的主要无功元件仍是电感和电容, 混合滤波器的滤波效果还是要受到频偏影响。

由图3可以直观的看到本次运行后的一个滤波效果, 可以说效果非常的明显, 有着其它滤波方式无法比拟的优越性, 但是现在由于技术和材料方面的限制, 有源滤波方式还没能达到现在电力电子方面的技术要求, 所以, 本文建议如果追求高效的滤波效果, 还是应该考虑无源-有源混合滤波方式。在图3中也可以看出, 虽然滤波的效果已经很明显, 但是仍然没有达到我们想要的接近于理想效果的波形曲线, 下面我们将要在原有的基础上再加装一个无源滤波器, 仍然以MATLAB仿真平台作为我们的实验工具, 对原装置进行优化。建立MATLAB仿真系统图如4所示, 按照控制系统的结构图进行电路设计。其中, 解算选项如下:变步长, 最大步长1e-5s, 相对精度1e-5s, 相对精度为1e-3, 算法选择ode23t (mod.Stiff/trapezoidal) , 其它选项选择默认设置。运行后的运行结果如图5所示。图5是SCOPER滤波器中得到的滤波结果, 其余示波器的显示结果此处省略。 (下转第240页)

3.4结果分析

由图5可以看出, 得到的波形已经很接近我们期望的理想状态下的波形。滤波效果达到了95%, 可以说很好的完成了滤波任务。另外, 将图3与图5进行对比可以发现, 单独加有源滤波器的效果明显不如混合式滤波方式的效果, 进一步证明了混合式滤波方式的有效性。

4 结束语

本文开发了一种谐波治理的方法, 分析了一种适用于智能建筑谐波抑制的混合电力滤波器, 对解决当前智能建筑日益严重的谐波污染问题具有重要的现实意义。仿真结果证明本文提出的混合补偿器是可行的, 采用的控制策略合理, 有益于智能建筑中电力系统的无功和谐波综合治理方案的制定与实施。

参考文献

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[4]刘宏超, 彭建春, 等.电力系统无功功率控制与优化综述[J].电测与仪表, 2004, 460 (41) :34-36.

一种改进的混合滤波的算法篇3

中值滤波在滤除椒盐噪声的同时能够有效的保护图像细节, 因此在图像预处理领域, 得到更广泛的应用。中值滤波有很多改进方法, 如开关中值滤波[1]加权中值滤波[2], 极值中值滤波[3]等, 在保护图像边缘方面较普通中值滤波方法有了进一步的改善。针对图像同时受到椒盐噪声和高斯噪声污染的情形, Lee和Kassam将中值滤波算法与均值滤波结合, 提出一种改进的均值滤波算法 (MTM[4]) , 希望能同时抑制椒盐噪声与高斯噪声。但MTM算法不便实施, 且滤波效果并不算理想。为此, 张恒等提出了一种加权滤波算法———混合滤波算法 (MF) [5], 试图在的同时滤除椒盐噪声, 抑制高斯噪声。然而滤波效果并不理想, 特别是在椒盐噪声比较大的情况下。本文通过对MF算法进行分析, 指出其不足, 并对它进行改进。

1 MF算法及分析

1.1 MF算法

1) 在处理图像矩阵中第 (i, j) 个像素点时, 以I (i, j) 为中心选取N*N的区域B (其中N为奇数) , 求出这个区域N2内个像素点的灰度中值M (i, j) ;

2) 令r为N/2的整数部分, 然后对这个 (i, j) 点的N*N区域内的每一点按下式计算相应的归一化加权系数r (m, n) :

3) 将第 (i, j) 点的N*N区域内每一点的灰度值I (m, n) 与相应的r (m, n) 相乘, 然后加和, 作为所处理点的滤波输出。用算式表示为

其中, I (m, n) 为N*N邻域B内第 (m, n) 点的灰度值, d (i, j) 为经MF方法处理后的 (i, j) 位置的灰度值。

1.2 MF算法分析

分析式 (1) 、 (2) 、 (3) , 可以看出, I (m, n) 与M (i, j) ) 的之差越大, 对应的r (m, n) 就越小;反之, I (m, n) 和M (i, j) 相差越小, 对应的r (m, n) 相差越大;当I (m, n) 和M (i, j) 相等时, r (m, n) 最大, 此时相应像素被赋予最大的权值。因此, MF滤波算法好处如下:

1) 当出现的中值像素合理时, 给椒盐噪声对应灰度赋的权值非常小, 以致于在做累加时椒盐噪声的灰度值的影响可以被忽略掉。

2) 做累加类似于均值滤波, 可以抑制一部分高斯噪声。尽管MF算法的出发点很好, 由于在实际应用中存在缺陷。

在I (i, j) 所对应的某个邻域, 以3*3窗口为例, 如图1所示。可以发现, 当像素被椒盐噪声污染, MF方法所取的中值为椒盐噪声的灰度值。椒盐噪声对应的灰度被赋的权值非常大, 而非椒盐噪声对应的灰度权值非常小。在做累加时, 非椒盐噪声的点的灰度值可以被忽略, 椒盐噪声的灰度值将起重要作用, 输出的值仍然表现为椒盐噪声。因此, 在MF方法使用之前, 有必要对图像中的像素进行椒盐噪声的辨别, 排除椒盐噪声对中值的选取的影响。

3) 以3*3邻域为例, 如图2所示, 当待处理的点的邻域信息不足、但其邻域内像素的信息可以通过后续的处理而获得时, 为了使邻域信息不足的待处理像素能够获得足够的邻域信息, 可以对待处理的像素延后处理。待到邻域信息足够时再它进行处理。

图2是当前处理点的邻域信息不足, 但邻域信息可以通过后续处理得到的示例图。

2 MF算法的改进

本文为了使MF算法能适应椒盐噪声, 对MF算法作如下改进。

大部分的椒盐噪声的灰度值集中在255或0附近。根据这个特性, 椒盐噪声的灰度范围可以表示为[0, σ]和[255-σ][5]。若图像的某一像素的灰度值落入这两个范围内, 认为该像素被椒盐噪声污染, 则在其对应的优先级记录表中的优先级设为最低;反之, 认为该像素仅被高斯噪声污染, 则在其对应的做优先级记录表中将其优先级设为最高。

(1) 对图像中的每个像素点I (i, j) , 选取以它为中心的大小为N*N的小邻域, 记为R0, 邻域内非椒盐噪声点的集合记为R, R中元素的个数记为num;R1为表示R中具有最高优先级的点的集合, M (i, j) 为R1中元素的中值, 其优先级为对应元素的优先级, 记为Pre0。

(a) 如果num>T, 则

且d (i, j) 的优先级为Pre0+1, 并标记I (i, j) 处的像素的状态为已处理的;

(b) 如果num≤T, 则对该点不作处理, 且该点对应的优先级不作变化。

(2) 将 (1) 的输出作为输入, 重复 (2) 的过程, 直到图像矩阵中的每个像素的状态为已处理;

(3) 输出最终结果;

该算法的具有以下特点:

(a) 当图像中所受椒盐噪声密度为0时, 本算法即为MF算法。

(b) 相对于MF算法, 本文算法排除了椒盐噪声对中值选取的影响, 保证了输出结果不受椒盐噪声的影响。

3 仿真及实验分析

为了检验本文算法的有效性, 本文作者对大量自然图像进行实验。在此, 以自然图像lena图为例, 使用3*3大小的窗口, 取T=3, 对不同含噪情况的图像进行实验。

含噪图像Pp表示图像所受污染的胡椒噪声的密度;Ps表示图像所受污染的胡椒噪声的密度;G表示图像所受高斯噪声的噪声方差

从上面图像可以看出, 在图像受到椒盐噪声时, 经MF算法的处理后的输出图像依然含有大量的类似胡椒或者食盐的点, 严重影响图像的视觉效果;而经过本文算法处理后的图像, 不但椒盐噪声得到滤除, 高斯噪声也得到一定程度的抑制, 同时保持了图像细节。在实验中, 还发现, 本文算法还对不同密度的椒盐噪声保持了滤波效果的稳定性。实验结果验证本文对MF算法分析的正确性, 即在MF算法中, 椒盐噪声的存在, 干扰MF算法中的中值获取, 进而影响了像素的输出。另外, 可以发现, 本文算法能够较好的保持图像细节。

为了检测算法的滤波效果, 定义峰值信噪比 (PSNR, Peak Signl Noise Rate) (单位db) , 其定义如下:

其中, B是去噪图像, A是无噪图像。m、n分别是图像A的长和宽。PSNR越大, 就代表图像失真越小。

对比表1中数据, 可以看出, 当图像只受高斯噪声时, 本文算法同MF算法图像效果几乎没有差别。事实上, 当图像只受高斯噪声污染时, 本该算法即为MF算法;当图像受到椒盐噪声污染时, 本文算法的去噪效果超过MF算法, 并且随椒盐噪声密度的变大, 效果越明显。

本文作者也注意到, 在实验中, 当混合噪声中高斯噪声的方差比较大时, MF算法及本文算法效果都不理想。

4 结论

文章深入分析了MF算法, 指出了MF算法的优点和算法的缺陷, 在分析的生算法缺陷的根本原因的基础上, 提出了MF改进算法。该算法首先通过对图像中所受椒盐噪声点的辨别, 然后采用加权中值滤波算法逐步复原图像。本文算法克服了图像同时受椒盐噪声和高斯噪声时MF算法处理效果不好的缺点, 并且在椒盐噪声密度较大时也能保持较好的去噪效果。此外, 文章通过仿真实验验证了对MF算法分析的正确性, 同时也验证了本文提出的改进的MF算法的有效性。

摘要：传统的中值滤波算法和均值滤波算法对椒盐噪声和高斯噪声各有擅长。当一幅图像同时受到两种噪声污染时, 单一的中值滤波或者均值滤波都不能达到理想的去噪效果。为了同时去除两种不同的噪声, 不少学者提出了混合滤波算法, 即把受椒盐噪声污染的像素和受高斯噪声污染的像素区分开, 然后对有仅受椒盐噪声污染的像素采用中值滤波算法, 而对受高斯噪声污染的部分采用均滤波算法。本算法在继承这种思想的基础上, 提出了一种新的混合滤波方法。实验表明, 新方法是可行和有效的。

关键词：高斯噪声,椒盐噪声,混合滤波

参考文献

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混合滤波方法篇4

现代工业企业电力系统中,由于采用了大量的非线性用电设备,造成严重的谐波污染,使输配电和用电系统中产生额外损耗和电磁干扰,甚至引起电力系统谐振,产生过电压和过电流,严重影响设备的安全运行。谐波治理问题一直为人们所关注,常用的谐波治理方法是加装无源滤波器[1],但无源滤波器由于系统频率偏差,固定电抗器电容器参数易受温度变化或其他原因影响,难以保证滤波效果[2]。同时许多用电设备是基于电磁感应原理工作的,它们需要建立交变磁场才能进行能量的转换和传递,在建立磁场时会消耗无功功率,如果这些无功功率由电网供给,则会在输电线路上产生大量损耗,降低变压器的有效容量[3],所以通常这部分无功功率使用无功补偿装置供给。本文在基于可控电抗器的双调谐滤波器和TSC型动态无功补偿器的基础上,设计了一种综合无功补偿滤波装置,它能通过自动调节可控电抗器电感值,在系统频率及电抗器电容器参数发生偏移导致滤波器失谐时,将滤波器自动由失谐状态恢复到谐振状态,有效滤除系统中的谐波,同时快速跟踪补偿负载所需无功功率,提高系统电源侧功率因数。

1 装置的拓扑结构

本装置采用由可控电抗器组成的双调谐滤波加TSC的方式实现滤波和无功补偿功能,装置主电路拓扑结构如图1所示。

图1虚线框内左半部分为三相基于可控电抗器的双调谐滤波器主电路结构,右半部分为三相TSC型无功补偿器主电路结构,每个部分可以根据实际工况设置为多组。此电路以双调谐滤波器作为滤波主电路,滤除谐波时会提供一部分与滤波器基波损耗成正比的基波无功功率,所以一般将滤波器能提供的基波无功功率设计得较小,以减小基波损耗。负载所需无功功率主要由TSC提供,TSC主电路采用三角形接法,可以有效抑制3次谐波的产生[5]。投切开关采用无触点电子开关双向晶闸管,它能耐高压和大电流,并且能精确控制装置投入时刻,提高设备反应时间,减小投入过程中的涌流。

2 双调谐滤波器主电路参数的计算

双调谐滤波器电路见图2。双调谐滤波器正常工作时,由C1、L1组成的串联支路的基波阻抗远大于由C2、L2组成的并联支路基波阻抗,所以冲击电压主要由串联支路承受[6]。设计双调谐滤波器时,为降低可控电抗器的容量和成本,L1往往取值较大,同时考虑滤波支路失谐时L1需调节的范围不会太大,本文将L1设计为由一个固定电抗器L′1和一个可控电抗器ΔL串联组成,即L1=L′1+ΔL。

忽略电抗器内阻及电容器介损时,其阻抗为:

双调谐滤波器在调谐频率点的阻抗为0,于是有:

令,双调谐滤波器的调谐频率分别为ω1和ω2,则根据韦达定理有:

在基波频率ωF下,滤波器发出无功功率Q,设U为基波额定电压,于是滤波器的基波阻抗为:

Z(ωF)=-jQU2=j姨ωFω20-1ωF+ωF(ω1-ω20(ω20-ω2F)ω2)2姨(4)

因此,滤波器各参数分别为[7]:

其中,h1、h2分别为ω1/ωF、ω2/ωF代表的各调谐频率的谐波次数。

定义双调谐滤波器谐振频率ω1和ω2对可调电抗器L1参数变化的相对灵敏度分别为:

定义谐振频率ω1对ω2的关联度为:

由式(9)和式(10)可知,ω1和ω2对可调电抗器参数变化的相对灵敏度同方向变化,且都为负值。随电网频率上升,可控电抗器的电感值需减小,通过适当选择元件参数,滤波器仍能实现双调谐,且2个相对灵敏度的模均小于1,这表明谐振频率的相对变化小于电抗值的相对变化,故可利用可控电抗器的自调谐作用对频率变化进行精细调节。由式(11)可知,通过适当选择并联调谐回路的谐振频率,使:

即关联度,则2个谐振频率ω1和ω2可用一个可控电抗器实现同比跟踪[8]。

考虑电抗器内阻,仿真时在并联支路并联一电阻R以改善滤波器的品质因数,这会影响双调谐滤波器的调谐点,但只要R选取合适,就不会产生影响[9]。

3 磁饱和式可控电抗器的工作原理

装置采用磁饱和式可控电抗器,其克服了裂芯式可控电抗器需外加直流控制电源和结构复杂的缺点,具有容量调节范围宽、结构简单、成本较低、高次谐波和有功损耗小以及响应速度较快等优点[10],因此得到了广泛应用。其结构电路如图3所示。

磁饱和式可控电抗器主铁芯分裂为2半,4个匝数为N/2的绕组分别对称地绕在2个半铁芯柱上,每个半铁芯柱的上下两绕组各有一个抽头比为δ=N2/N(N=N1+N2)的抽头,它们之间通过晶闸管VT1和VT2连接,不同铁芯上的上下2个绕组交叉连接后并联至电网电源,续流二极管横跨在交叉端点上。在调节范围内,通过改变晶闸管的触发角来改变直流激励电流的大小,达到改变可控电抗器交流电抗值的目的[11]。在电源的一个工频周期内,晶闸管VT1和VT2轮流导通起全波整流作用,二极管起续流作用,改变晶闸管的触发角便可改变控制电流的大小,从而改变电抗器铁芯的饱和程度,以平滑连续地调节电抗器的电抗值。

电抗器的电抗值可由式(13)确定[12]:

其中,ω为角频率,N为绕组匝数,AC为铁芯柱截面积,μ为铁芯磁导率,μ0为空气磁导率,L1为磁路长度。

晶闸管触发角α与磁饱和度β的关系[13]为:

其中,βs为铁芯磁化曲线饱和值,βd为直流偏磁。

当控制电流为0时,βd=0,铁芯在整个周期不饱和,故β=0;随着控制电流增加,铁芯在一个工频周期内的饱和度随之增加,当整个工作时间铁芯全部饱和时,β=2π,此时β达到极限值。

通过式(13)和式(14)可以看出,通过改变晶闸管触发角α的大小可以改变磁饱和度β,从而改变铁芯磁导率,达到改变电抗器的电抗值的目的。

4 装置的控制原理及策略

装置整体控制原理图见图4,其中基于可控电抗器的双调谐滤波器的控制目标是使谐振频率点的电压信号n次谐波分量和电流信号n次谐波分量的相位差最小。具体实现方法是利用电压、电流互感器分别得到滤波器支路的电压、电流信号,通过信号调理电路,将调理后的电压、电流信号送入A/D转换器,A/D转换器由DSP的锁相环电路控制同步采样电压、电流信号,再将采样数据送入DSP,通过编程实现数字带通滤波器功能,滤除n次谐波分量,同时比较电压和电流信号的相位,将其差值送入PI调节器,PI调节器输出可控电抗器控制量,实现闭环控制。同时,通过检测系统电源侧电压、电流信号,计算系统电源侧谐波含量和负载侧所需无功功率,判断需要投入的滤波器及电容器组组别和数量,发出投切命令到相应的晶闸管触发电路,晶闸管触发电路在检测到晶闸管两端电压接近零时投入所需滤波器组和电容器组[14],同时监控系统欠压、过压及过流状况,及时发出保护命令,保证装置的安全。装置的控制器由2片DSP及1片单片机组成,DSP1用于控制基于可控电抗器的双调谐滤波器支路,DSP2用于控制TSC型动态无功补偿器,DSP2与单片机通过双口RAM通信,将系统各项监控参数送至LCD显示,同时接收按键中断,用于设置系统参数和控制LCD显示。

5 仿真结果

本文采用MATLAB/Simulink平台对所设计的装置进行仿真,负载为阻感性负载,谐波源为三相不可控整流器,主要产生6n±1次谐波[15]。设计2组三相双调谐滤波器,主要滤除5、7、11、13次谐波,其中一组双调谐滤波器的调谐频率为5、11次谐波频率,另一组为7、13次谐波频率,每相支路的双调谐滤波器提供的基波无功功率为5 kvar。设计2组三相TSC型动态无功补偿器,每组容量为30 kvar。根据式(5)—(8),各参数计算结果如表1所示。

根据仿真结果,在投入滤波器前系统电源侧各次谐波电流幅值I及所占基波比例d见表2。

滤波器投入前系统电源侧A相谐波电流幅值所占基波比例见图5,此时系统电源侧A相基波(50 Hz)电流幅值为239.4 A,电流总畸变率为11.72%。

滤波器投入后系统电源侧各次谐波电流幅值及所占基波比例见表3,系统电源侧A相谐波电流幅值所占基波比例见图6,此时系统电源侧A相基波(50 Hz)电流幅值为191.2 A,电流总畸变率为3.88%。滤波器投入前后系统电源侧A相电流波形见图7。

从表2和表3以及图5和图6的数据可以看出,装置在投入2组双调谐滤波器后,A相谐波电流基本被滤除,电流总畸变率降低了7.84%,基波电流幅值也下降了20%,有效增加了变压器的供电能力。

设定0.3 s时滤波器投入,0.8 s时无功补偿器投入,系统电源侧A相无功功率和功率因数曲线见图8。

由图8可知,装置投入后由于负载侧所需的无功功率由滤波器和无功补偿器提供,不再由系统电源侧提供,所以系统电源侧无功功率大幅下降,系统功率因数显著提高,装置能快速跟踪补偿无功功率,理论响应时间为20 ms。由于负载为三相平衡性负载,所以B、C相的滤波和无功补偿效果与A相基本相同。

系统频率发生偏移时,自动调节ΔL的值使双调谐滤波器恢复调谐状态,仿真设置系统频率50.5 Hz,电抗器调节前后系统谐波电流幅值所占基波比例见图9和图10。调节前基波(50.5 Hz)幅值为191.2 A,电流总畸变率为8.93%,调节后相应为189.7A、4.24%。

图9和图10表明,系统频率产生偏移时,滤波器的滤波性能下降,通过调节可控电抗器电感值,电流总畸变率显著降低,有效提高了滤波器的滤波性能。

同样,在器件参数漂移和系统阻抗变化的情况下,装置也能自动跟踪调谐频率点的谐波电压和电流相位差,将偏差值送入PID调节器,输出为可控电抗器控制量,从而达到调节可控电抗器交流绕组电感值的目的[16],将滤波器调整到最佳谐振状态。

6 结论

混合滤波方法篇5

随着电力电子设备的广泛应用,大量的谐波和无功电流注入电网,对公用电网的供电质量和用户设备的安全运行造成严重的威胁。将传统的PF和APF结合起来,互相取长补短,组成混合有源电力滤波器,是当前APF研究领域的一个重要方向。实际的有源电力滤波器必须具有较完好的电压控制性能。因此,需要对直流侧电容电压及交流侧电感值进行设计,这些参数对于设计一台高性价比的有源电力滤波器是至关重要的。

1 并联混合型有源电力滤波器系统结构

并联混合型有源电力滤波器由有源滤波器和LC无源滤波器两部分组成。APF由电流运算电路和补偿电流发生电路两部分组成,其原理是指令电流运算电路得出的无功和谐波的指令信号给补偿电流发生电路得出补偿电流,补偿电流与负载中的无功与谐波电流相互抵消最终得到期望的电源电流[1,2]。主电路采用PWM变流器。

2 直流侧电容电压设计

三相三线有源电力滤波器的主电路如图2所示,它的交流侧可描述为:

式中:La=Lb=Lc=L。

逆变器的输入电压ua,ub和uc可用直流侧电容电压表示如下:

式中:ka,kb和kc是开关函数。其取值为:

其中:i=a,b,c。直流侧电流可表示为:

假定没有中线,则有源滤波器的三相电流值之和为零,即ia+ib+ic=0,则

式中:p=eaia+ebib+ecic。

有源电力滤波器的直流侧电流id和电容电压ud有如下关系:

代入上式可得:

式中:w0是任意常数,这里代表储存在直流侧电容上的初始能量。从上面的公式我们可以看到,根号内的第二或第三项随时间的变化将导致直流侧电容电压的波动。

3 交流侧接口电感的设计

由于电感有通低频和阻高频电流的作用,而有源滤波器补偿电流的成分基本都是谐波电流,因此电感值的设计直接关系到电流跟踪性能和补偿效果。在电网电压和滤波器直流侧电容电压确定的条件下,决定补偿电流跟踪效果的有两个主要因素一个是主电路功率器件的开关频率,另一个则是补偿电流的瞬时变化率。根据文献[3]可以得到交流侧电感的取值为:

式中:Em为电网电压幅值的最大值,△imin是每个开关周期中允许的最小电流增量,△imax是每个开关周期中允许的最大电流增量。假设系统采用固定频率滞环控制或者是三角波比较控制,Ts为开关频率对应的控制周期。

4 仿真分析

下面以A相仿真结果为例说明并联型混合有源电力滤波器的作用,这里利用MatlabSimulink PSB模块进行仿真。假设被补偿的非线性负载是直流侧带大电感负载的三相不控整流桥,则交流侧相电流可描述为:

式中:Id为直流侧电感电流,由于负载三相对称,ib,ic依次滞后120°。并将所测得的相关参数代入式(5)就可以得出直流侧电容电压的取值,代入式(6)就可以得到交流侧电感值。

根据并联混合型有源电力滤波器系统结构搭建系统仿真模型,这里只给出谐波的检测模型,采用很成熟的dp-dq算法[4],仿真模型如图3所示,另外根据上述分析将参数设置如下:电网电压Em=220 2 V,f=50 Hz,直流侧电容电压Ud=800 V,交流侧电感L=2 m H,对于LC无源滤波器C=1.8e-03 F,L=0.2 mH,仿真结果如图4所示[5,6]。

5 结论

本文选用MatlabSimulink构建了并联型混合有源电力滤波器仿真系统,设置参数反复验证得到比较好的波形,另外根据文献[3]使用的控制方法使并联型混合有源电力滤波器达到了很好的滤波效果。

摘要：并联混合型有源电力滤波器能够很好地实现谐波抑制和无功补偿。给出了有源电力滤波器系统结构,建立了数学模型,还给出了主电路直流侧电容电压值和交流侧电感值的选取方法,利用MatlabSimulinkPSB构建了仿真模型,得到了仿真结果。

关键词：有源电力滤波器,直流侧电容电压,交流测电感,Matlab/Simulink

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混合滤波方法篇6

电力电子装置的广泛应用,电网中的谐波污染日趋严重。同时,各种电气设备以及电力用户对电能质量的要求越来越高,愈发严重的谐波污染与越来越高的电能质量要求形成了一对尖锐的矛盾。混合有源电力滤波器[1]兼具无功补偿和谐波治理的功能,近年来,混合有源电力滤波器的研究得到了快速发展,目前学术界已提出多种拓扑结构和控制算法[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],并逐步投入工业应用。文献[2]提出的注入式混合有源滤波器,采用新颖的注入式电路,APF仍起谐波补偿的目的,无源部分分担大部分谐波和无功补偿,减小了有源部分的容量。文献[3]提出的串联有源电力滤波器,其有源部分仅需对注入电网系统的高次谐波进行补偿,有效地降低了有源部分的容量。文献[4]提出了一种在传统并联混合有源滤波器变压器侧并联小电感的拓扑结构,该结构能有效地降低有源部分的容量,是提高装置容量、降低装置成本的一种良好选择。但如何提高无功补偿容量,并进一步减小有源部分容量,提高装置性能,降低装置成本,是目前亟待解决的难题。本文在对传统HAPF原理分析的基础上,提出一种新型混合有源滤波器拓扑结构,有效降低APF容量,提高滤波性能,并通过仿真实验得到验证。

1 并联混合有源滤波器结构与原理

传统并联混合有源滤波器(Shunt Hybrid Active Power Filter,SHAPF)结构[6]中,有源电力滤波器通过变压器耦合之后与无源滤波器组串联再与电网并联。有源部分不但要进行谐波抑制,还要承担一定的基波无功补偿,从而使得有源部分的容量增大,提高了装置的成本与控制复杂程度。为了进一步降低APF容量、提高无功补偿容量,本文在对传统SHAPF分析的基础上,提出一种基于并联谐振的混合有源电力滤波器(Shunt Resonance Type Hybrid Active Power Filter,SRHAPF)拓扑结构,如图1所示。无源滤波器组采用单调谐结构,C3、L3,C5、L5,C7、L7分别针对3、5、7次电网特征谐波进行滤除,能够将谐波完全或大部分吸收,使系统电压的畸变减小。而对于基波频率,滤波电容器组可向系统提供无功功率以提高功率因数,达到无功补偿的效果。Rn与Ln并联后再与Cn串联构成高通滤波器,高通滤波回路在高于某个频率之后有很宽的频带范围,用来吸收若干较高频率的高次谐波,达到滤波效果,同时补偿无功功率、减少电压畸变。L、C并联谐振电路调谐于工频,使得APF不承受基波电压;变压器侧并联小电感La、Lb、Lc,使得大部分谐波电流流过电感,从而有源部分的容量进一步减小。而与L、C谐振电路并联的小电感L1保证了系统的无功补偿容量不会受到影响。

2 滤波补偿原理分析

如图2所示为新型SRHAPF拓扑结构的单相等效电路,其中Us为系统电源,is为系统电流,Zs为系统等效阻抗,ZPF为无源滤波器组等效阻抗,Za为L、C并联谐振电路等效阻抗,Zb为并联电感L1的等效阻抗,Ua为APF等效电压源,IL为等效谐波负载电流源,Un为谐振阻抗点的对地电压,UL为谐波负载两端的电压,流过APF与Zb支路的电流分别为ia和ib。

由文献[6]有:

对图2,由基尔霍夫定律可得:

由式(1)、(2)可以得到:

其中,Z1=Za//Zb。

从式(3)可以看出,在iL和Us为定值时,增大K值,可以减小系统电流is,从而降低有源滤波器承受的电压。对比文献[6]可得出,增大K可迫使谐波电流流入无源滤波器,当K足够大时,系统的无功电流将全部流过无源滤波器组,减小了有源部分的容量。本拓扑结构由于LC滤波器并联谐振于基频分量,有源部分不承受基波电压;同时,并联小电感L1提供基波通路,使得装置在减小有源部分容量的同时,保证了无功补偿容量。

3 滤波器容量分析

定义有源滤波器容量为:

有源部分容量与需补偿负载容量间的关系为:

从式(5)中可以看出,工频时,Za为并联谐振等效阻抗,且Za→∞,可以得出,工频时:

从式(6)可知,工频时,有源部分不承担基波电压,有源部分与负载容量之比趋于0;当为谐波电流时,由于变压器侧并联了小电感La、Lb、Lc,使得APF只承受小部分谐波电流,从而有源部分与负载容量之比很小。

4 并联电感设计

只考虑并联电感时的系统单相等效电路如图3所示。其中,ZPF=Z3//Z5//Z7//Zn,并联电感L1为基波无功补偿提供通路。因此,工频时流过并联电容器组支路的电流越大,则无功补偿容量越大。

其中:ZPF等效为阻容阻抗;ω为系统角频率。显然,当ZPF与Zb发生串联谐振时,无功补偿支路阻抗最小,电流最大,由此可以得出:

由式(7)可知,ZPF与Zb串联后的阻抗为:

显然,若:

则Zq呈感性,无功补偿容量将为负,因此L1取值必须满足:

L1取值不同时对无功补偿容量的影响如图4所示,图中Cm=6 000μF,当L1≈5.3 mH时,无功补偿容量最大,超过5.3 mH,无功补偿容量随着L1的增加而减小。当L1增大到5.38 mH后,无功容量呈现负值。考虑实际运用中电感参数的偏差,本设计中旁路电感支路取5.1 mH。

对比文献[4],由图4可得L1取不同值时无功补偿容量Q如表1所示。其中Q1为新型拓扑结构的无功补偿容量,Q2为文献[4]对应拓扑结构的无功补偿容量,其中L2表示文献[4]拓扑结构中变压器两端的并联电感。

从表1数据可以看出,当L1=0 mH,即与传统拓扑结构相同时,无功补偿容量为0.022 MVar;而当L1=5.3 mH时,新型拓扑结构无功补偿容量为1.295 MVar。可见新型并联谐振型混合有源滤波器极大程度地提高了整个装置的补偿容量,适合大功率应用场合。

5 控制策略及其实现

5.1 控制系统原理分析

APF的控制方法主要分为开环控制和闭环控制两大类,开环控制器由于未将控制效果反馈给控制器,在系统参数不精确或者系统受到干扰时,存在稳态误差,因此补偿效果较差;闭环控制器可以持续地采集控制误差,增强了实际系统的快速性。为此本文采用双闭环控制方法,采用了模糊(Takagi-Sugeno,T-S)自适应控制策略[8]。模糊T-S自适应控制不需要构建具体的数学模型,并且不需要经过清晰化过程就可以直接用于推动控制机构,具有良好的稳定性和系统鲁棒性。

控制系统示意图如图5所示,外环是模糊电流控制器,内环是滞环电流控制器[11]。APF采用电流源型逆变器,其输出电流与参考电流iaref的比较值作为模糊T-S控制器的输入,根据功率平衡原理获取参考电源电流幅值Is,锁相环电路PLL获得基波频率,构建一个不含谐波的电流信号,与系统实际电流isa相减,由此产生的参考电流信号经过滞环比较器,从而产生PWM脉冲,控制IPM模块输出补偿电流。

5.2 模糊控制器算法设计

由图5可得,模糊T-S控制器的输入为:

其中:为APF输出电流;iaref为参考电流。用一个正负相互对应的模糊集来对模糊T-S控制器的输入电流偏差进行模糊化。

正的模糊隶属函数为:

负的模糊隶属函数为:

如图6所示为输入变量隶属度函数示意图,H1、H2分别为z1、z2的最大值。

模糊T-S控制器运用下列四条模糊推理规则:

R1)如果z1(t)为正,且z2(t)为正,则

R2)如果z1(t)为正,且z2(t)为负,则

R3)如果z1(t)为负,且z2(t)为正,则

R4)如果z1(t)为负,且z2(t)为负,则

其中,Ax(t)、Δu(t)为系统输入变量在t时刻对平衡点的偏差。由单点模糊化、乘积推理和平均加权反模糊化可得,模糊控制器的输出为:

其中,μij(zj(t))是zj (t)相对于模糊集合Zj(t)的隶属函数。将式(19)改写为:

式(20)为模糊控制器的模糊逼近函数。

6仿真与实验结果

为了验证本设计的有效性,采用PSCAD/EMTDC与Matlab软件进行了仿真实验。PSCAD/EMTDC具有非常精确的电力系统模型,但缺少强大的函数和计算功能。因此本文采用PSCAD/EMTDC建模,Matlab执行算法,集两者的优点为一体。

无源滤波器组主要参数如表2所示。

LC并联谐振参数为L=190 mH,C=53.3 u F;旁路电感为5.1 mH;变压器侧并联电感为4 mH。

仿真实验波形如图7～10所示。

从图7、图8可以看出,投入新型混合有源滤波器之后,系统电流波形得到了较大改善,谐波电流比例从27.51%降低到了1.46%。从图9中可以看出,投入新型SRHAPF后,系统谐波得到了较好的抑制,除了少量5、7 (5次谐波含量为1.37%,7次谐波含量为0.39%)次谐波外,其他次谐波得到了较好的补偿,对电网供电环境进行了有效的改善。从图10中可以看出,有源部分与负载容量之比很小,为0.52%,表明本文的设计有效地减小了有源部分的容量,降低了装置成本。

7 结论

在对传统并联混合有源滤波器研究分析的基础上,提出了一种基于并联谐振的新型混合有源滤波器拓扑结构。与无源滤波器组串联的并联谐振电路调谐于工频,使有源部分不承受基波电压;同时,旁路电感为基波无功的补偿提供通路,保证了无功补偿的容量。该新拓扑结构有效地降低了有源部分的容量,提高了滤波性能,降低了整个装置的成本。仿真实验表明此新型混合有源滤波器具有良好的谐波抑制与无功补偿性能。

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混合滤波方法篇7

关键词：混合滤波装置,无源电力滤波器,有源电力滤波器,谐波电流,功率因数

1 引言

由于煤矿中主副井提升机、主扇风机等大功率变频设备的大量应用, 使得煤矿配电系统中的谐波污染问题日益严重;同时由于主皮带机、掘进机、综采、大溜、上山皮带机等大功率交流电机的存在, 使得煤矿配电系统的功率因数较低, 最低时只有0.80左右。谐波与无功均严重影响着配电系统的安全稳定运行, 因此必须进行治理。

在诸多滤波方案中, 无源滤波器 (Passive Power Filter, PPF) 因其功率大、成本相对低廉而得到广泛应用, 但其参数设计如不合理极易与电网电抗之间发生并联谐振, 加之电网电抗及频率摄动以及滤波装置投切瞬间浪涌电流的作用, 极可能使电网中谐波放大, 可能造成某次滤波通道烧毁、甚至整个滤波装置自身难以投切的严重后果。有源滤波器 (Active Power Filter, APF) 等新型滤波装置又因其成本相对较高、容量低、控制复杂难以普及。因此寻求经济有效的谐波综合处理措施势在必行。

本文以王庄煤矿35kV/6kV变电所的谐波抑制与无功补偿为研究背景, 对其提升机、主扇风机等变频器产生的谐波, 依据背景参数设计特定的PPF滤波通道, 保证PPF在满足滤除大部分谐波的前提下, 将其与电网发生并联谐振的可能性将至最低。通过对PPF容量设计, 可使变电所主变6k V功率因数由0.80提高到0.95, 满足主皮带机、掘进机、综采、大溜等交流设备的无功补偿需要;为提高滤波精度并增强装置运行的稳定性, 将APF与PPF级联构成HAPF, 应用于煤矿变电所的谐波抑制与无功补偿。经实测验证, 所设计方案可满足国家GB/T-14549-93谐波标准要求, 并使系统的功率因数提高到0.95, 可满足煤矿生产的需要。

2 工程背景分析及方案设计

王庄煤矿35kV/6kV变电所局部系统图如图1所示, 35kV/6kV主变容量为10000kVA, 短路阻抗为7.69%。6kV母线有主副井提升机、主扇风机、主皮带机、掘进机、综采、大溜、上山皮带机等大功率交流电机及变频器设备。鉴于6kV母线谐波与无功问题日益严重, 于2008年3月10日对此煤矿主变6k V侧母线进行了现场测试, 测试点详见图1。

图2为6kV变压器C相各次谐波电流曲线, 具体数值详见表1和表2, 比较可知, 6kV母线中3、5、7次谐波电流均超过了国家标准值, 必须设计滤波装置滤除。图2 d) 可知, 短时闪变度大于1, 必须抑制。由于主扇风机为变频器负载, 副井提升机为直流机负载, 均为6脉波整流, 故有5、7次谐波超标;由于还有非变频器交流电机负载存在, 故3次谐波超标也是合理的。

由于6kV变压器已有3.6MVar的无功补偿电容器组, 由图3 a) 可知, 当负荷较低时6kV母线功率因数较高, 当大功率负荷启动时6kV母线功率因数又迅速变低。过低的无功补偿容量限制了无源滤波方案的设计;若直接应用有源滤波方案, 装置容量又显得过高, 导致开关器件的选取困难。

基于上述分析, 如图4, 本文采用中采用有源滤波和无源滤波串联应用的混合滤波方案, 运行时并联投入系统, 保证PPF补偿的无功不会导致6kV母线负载过低时出现无功过补的现象。通过对混合型有源滤波器中有源补偿输出电流采取适当的控制策略, 使混合型有源滤波器装设处的基波电压全部降落在无源部分, 从而使有源部分逆变器上的基波电压为零, 所承受的仅为谐波电压, 且具有较小的幅值。逆变器容量由其承受电压与输出电流的乘积决定, 从而使其具有极小值。因此, 逆变器直流侧电容电压可以很低, 使得逆变器主电路中器件的耐压程度明显降低, 可极大提高滤波装置工作的可靠性和实用性。

图4为所设计混合滤波装置拓扑结构, 其中无源滤波通道包括3、5、7共三个单调谐滤波通道, 设计容量为0.6MVar;具体电抗器、电容器参数如表2所示。图4中有源滤波装置母线电容为6800开关管采用1200V/850A的IGBT。

3 方案分析

图5为补偿后6kV母线实测谐波与功率因数曲线, 其中a) b) c) 各图表明, 滤波装置投入运行后, 6kV母线谐波明显降低, 满足国家GB/T-14549-93谐波标准要求;d) 图表明, 并使系统的功率因数提高到0.95左右, 可满足煤矿生产的需要。

4 结论

针对煤矿特定谐波与无功情况, 设计HAPF, 可满足提升机、主扇风机、主皮带机、掘进机、综采、大溜等设备的谐波抑制与无功补偿需要;现场实测效果表明, 所设计方案可满足国家GB/T-14549-93谐波标准要求, 并使系统的功率因数提高到, 可满足煤矿生产的需要。

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