摘要
本发明涉及电力电子技术领域,尤其涉及一种矿热炉低压智能无功补偿系统的控制方法。包括以下步骤:通过传感器网络采集矿热炉低压侧的三相电压、电流、功率因数、谐波含量及温度参数;基于深度学习算法对矿热炉未来1‑5分钟的负荷波动进行预测,生成补偿需求预判值;根据负荷预测结果与实时工况,从固定补偿、分组投切、连续调节三种模式中动态切换;结合有源滤波器(APF)与静止无功发生器(SVG)进行谐波分量动态跟踪补偿;实时监测系统过压、过流及温度参数,触发分级保护机制并反馈至补偿策略调整模块。本发明提供了一种矿热炉低压智能无功补偿系统的控制方法,以提升系统响应速度、延长设备寿命并保障电网电能质量。
技术关键词
智能无功补偿系统
矿热炉
静止无功发生器
LSTM神经网络模型
谐波
有源滤波器
动态负荷预测
低压
动态跟踪补偿
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