適応形ニューラルネットワークを使用したシャントアクティブパワーフィルタの高調波電流検出

摘要

電力変換器，中でも整流器によって発生する高調波電流は系統電圧の歪みの原因となり，共振現象によって系統機器や負荷機器にいろいろな問題を引き起こす。 すなわちAC モータや変圧器，インダクタ，電磁リレーなどを過熱させたりそれらの電磁騒音を増加させたり，また力率調整用のキャパシタでの過電流の発生などの問題が発生している。 高調波電流の発生源は，電力システムの側から見ると不特定多数であるので，システムでの対応は難しくパワーエレクトロニクス装置内での抑制が望まれる。 PWM制御を行っていない既設の純ブリッジダイオード整流回路や，サイリスタを用いた位相制御回路の場合には，発生する高調波電流を受動形や能動形のフィルタで吸収もしくは相殺させて，構外への流出を抑制しなくてはいけない。 ここで能動形のフィルタ，いわゆるアクティブパワーフィルタ(APF)は複数高調波に対応可能，また負荷変化に追従可能という受動形フィルタにはない特性を持つので，近年導入が活発になされてきている。 APFの実現のためには，制御系の目標値となる補償電流，すなわち整流器等の非線形負荷が発生している瞬時高調波電流および瞬時無効電流の正確な検出が前提となる。そのための方法として，FFT (Fast Fourier Transform)，p-q理論，d-q理論，さらにアナログもしくはディジタルフィルタ技術などが採用されている。このうちFFT 技術は，他の方法が一括した高調波成分しか検出できないのに対して，高調波各成分の分離もできるという特長を有している。 しかし高調波成分を決定するのに電源1周期間のデータが必要とされているため原理的に半周期の時間の検出遅れを伴うばかりではなく，高調波成分の振幅変動が基本波周期より短い周期で発生している場合にはその変動が検出できないという問題がある。 そこで本論文では，FFT技術と比較してより高速で高調波各成分の振幅と位相が検出できる適応形ニューラルネットワーク(Adaptive Neural Network: ADNN)技術を用いた新手法を提案する。 本提案方法によれば，整流器負荷が発生する高調波の内最も大きい成分である5次と7次の成分だけをAPFで選択的に高精度補償する事等が実現できる。 試作三相電圧形APFの実験により，提案方法の実現可能性，および有効性の検証を行っている。