앙고사프스 테크, 삼상 모터의 고조파 감소

산업 생산의 끊임없는 소음 속에는 보이지 않는 위협이 숨어 있습니다. 이 전자기 간섭은 장비의 효율을 감소시킬 뿐만 아니라 네트워크의 안정성을 위협합니다.,수많은 운영적 과제를 야기합니다.

모터가 다양한 장비를 구동하는 전형적인 산업 환경에서, 하모닉 왜곡은 여러 가지 문제를 일으킨다.

• 과도한 중성 선 전류가 케이블 부하를 증가시킵니다.
• 장비 성능에 영향을 미치는 전압 불균형
• 모터 와일링 및 코어에서 높은 전력 손실
• 전력 요인 감소, 전력망 부담 증가
• 전체 효율성 감소로 운영 비용이 증가

ANN-GOSAFs (인공신경망-거북이 최적화 알고리즘 기반의 액티브 필터 시스템) 는 조화적 완화 기술에서 획기적인 발전을 나타냅니다.이 혁신적인 접근법은 지능형 활성 전력 필터 (APF) 를 만들기 위해 신경 네트워크와 바이오-감감된 최적화를 결합합니다..

APF는 전력 전자 구성 요소를 통해 하모닉 전류를 동적으로 보상하여 전통적인 수동 필터보다 장점을 제공합니다.

• 하모닉 변동에 대한 빠른 동적 반응
• 정밀 하모닉 전류 보상
• 광범위한 응용 프로그램 호환성
• 공명 위험 해소

이 시스템의 지능은 두 가지 핵심 요소로 이루어져 있습니다.

• 인공신경망:기계 학습을 통해 정확한 하모닉 전류 예측을 가능하게 합니다.
• Grasshopper 최적화 알고리즘:매개 변수 최적화를 통해 ANN 성능을 향상시킵니다

산업용 모터는 상당한 발전을 경험합니다.

• 롤링 및 코어에서 에너지 손실을 줄이십시오.
• 작동 온도 감소로 장비의 수명이 길어집니다.
• 제어 시스템 안정성 향상
• 네트워크 오염을 최소화

ANN-GOSAF는 다음과 같은 방법으로 기존 솔루션을 능가합니다.

• 모든 하모닉 주파수에서 정밀 보상
• 밀리 초 수준 응답 시간
• 자기 최적화 제어 매개 변수
• 에너지 효율성 15-20%까지 향상
• 자동차 사용 기간 연장

이 시스템은 몇 가지 중요한 기술을 포함합니다.

• 기준 전류 생산에 대한 즉각적인 반응 전력 이론
• 충전 전류 생산을 위한 전압 원자 인버터
• 파동 형태 정확성을 위한 고급 PWM 제어
• 전압 안정화를 위한 DC 연결 콘덴시터

연구 는 여러 방향 으로 계속 되고 있습니다.

• 딥러닝을 포함한 고급 신경 네트워크 아키텍처
• GOA를 다른 방법과 결합한 하이브리드 최적화 알고리즘
• 변화하는 부하 조건에 대한 적응 제어 전략

이 기술은 다음과 같은 분야에서 특히 효과적입니다.

• 하모닉 감축을 필요로 하는 새로운 산업 시설
• 기존의 모터 시스템 후보
• 전력망 질 개선