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基于神经网络自适应预测算法的谐波检测

发布时间:2017-09-23 12:45

  本文关键词:基于神经网络自适应预测算法的谐波检测


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【摘要】:神经网络已广泛应用于谐波检测中,它能单步推出各次谐波分量,具有计算量少、精度高等优点,提出一种基于神经网络的自适应预测算法,利用当前时刻数据和前N 1个时刻的历史数据,可预测出将来时刻的谐波电流,从而快速、准确地跟踪负载电流的变化,实现了谐波检测的实时性、快速性,达到了预测速度和精度的统一。仿真结果表明该算法对各次谐波兼具良好的预测速度和精度,与目前常用的基于瞬时无功功率的ip iq算法相比,在负载电流发生突变时,该算法延时更小,收敛速度更快。
【作者单位】: 中山大学物理科学与工程技术学院;
【关键词】神经网络 谐波检测 自适应预测算法
【基金】:广东省自然科学基金资助项目(9451027501002597) 珠海市科技计划资助项目(PC20061013,PC20072005)
【分类号】:TM711
【正文快照】: 1引言为了更加有效地检测、分析基波无功、谐波和负序等的具体特性,要求对指定阶次谐波(例如2、5、7次等)和基波有功、无功电流等多项参数进行快速同步检测。目前常用的基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法,由于要用到低通或高通滤波器,存在检测实时性的问题,同时它只能测出

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 于志豪,刘志珍,徐文尚;基于电路模型和神经网络的谐波电流检测方法[J];电工技术学报;2004年09期

2 王伟炳;王宏华;;基于自适应神经网络的谐波和无功电流数字检测[J];电气应用;2006年04期

3 柴旭峥,文习山,关根志,彭宁云;一种高精度的电力系统谐波分析算法[J];中国电机工程学报;2003年09期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曾U喺,

本文编号:905356


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