DSpace Repository

Active power filters based on neural network for power quality

Show simple item record

dc.contributor.author VARDAR, Kadir
dc.date.accessioned 2015-11-20T15:29:04Z NULL
dc.date.available 2015-11-20T15:29:04Z NULL
dc.date.issued 2011
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12397/9134 NULL
dc.description.abstract Bu tezde, güç kalitesini geliştirmek için 20 kVA paralel aktif güç filtresi (AGF) tasarlanmıştır. Öncelikle, referans akımın üretimi için harmonik çıkarım metotları incelendi. Literatürde bulunan bazı metotların avantaj ve dejavantajları simulasyon sonuçları ile tartışıldı. Adaptif doğrusal neron (ADALINE) metot tabanlı AGF yapıları analiz edildi. Bu metot, direk akım kontrolü için anlık reaktif güç teorisi (ARGT) metodu ile karşılaştırıldı. ADALINE metodu direkt ve endirekt akım kontrolü için uygulandı. Direk ve endirekt akım kontrol tekniklerinin performansları karşılaştırıldı. Deneysel çalışmalarda merkezi işlemci olarak TMS320F2812 dijital sinyal işlemcisi kullanıldı. Ayrıca, hızlı prototipleme için güvenli bir sistematik tasarım yaklaşımı geliştirildi. Yazılmış olan DSP kodu, güç çevirici yapısı şebekeye bağlanmadan önce yazılımda olası hatalara karşı Simulink ile test edilmiştir. Tasarlanan aktif filtre prototipi endüstriyel ortamda ve laboratuarda başarıyla test edilmiştir. Yüksek güçlü uygulamalar için aktif güç filtrelerinin modülerliği incelenmiştir. AGF'lerin paralel çalışması metot ve konfigürasyonları simülasyonlarla analiz edildi ve sonuçlar tartışıldı.Son olarak, ilk kez histerezis akım kontrolcülü APF kararlılık analizi ve DC hat PI kontrolcüsü tasarımı için modellendi. Doğrusal modelin sonucu detaylı simülasyon sonuçları ile karşılaştırıldı. Ayrıca, kompanzasyon kapasitörlü APF tasarımı için sistemin analizi yapıldı. In this thesis, a 20 kVA shunt active power filter (APF) prototype was designed for power quality application. Primarily, harmonic detection methods for generating reference currents have been investigated. The advantages and disadvantages of several methods found in the literature have been discussed on the basis of simulation results. Adaptive linear neuron (ADALINE) method based shunt active filter structure is analyzed. This method is compared to the instantaneous reactive power theory (IRPT) method using direct current control technique. The direct and indirect current control techniques are applied in ADALINE method. The performances of direct and indirect current control techniques are compared. TMS320F2812 digital signal processor is used as a central processing unit in experimental works. Also, a systematic design approach is developed for rapid prototype system in a reliable procedure. The self-developed codes on DSP were tested with Simulink; therefore, any possible error in the controller implemented within software is eliminated before connecting the power converter to the supply. The designed shunt APF prototype has been tested successfully in industrial environment and laboratory. The modularity of shunt active power filters is examined for high power applications. The configurations and methods for parallel operation of APFs are analyzed with simulation and results are discussed.Finally, the hysteresis current controller is modeled with APF first time for stability analysis and design of dc link PI controller. The results of linear model are compared with the detailed simulation results. Also, analysis of system has been done in order to designing compensation capacitor with APF. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü en_US
dc.subject Aktif güç filtreleri = Active power filters ; Histerezis akım kontrolü = Hysteresis current control ; Hızlı prototipleme = Rapid prototyping en_US
dc.title Active power filters based on neural network for power quality en_US
dc.title.alternative Güç kalitesi için yapay sinir ağı tabanlı aktif güç filtreleri en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account