本文關(guān)鍵詞：基于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)方法研究　出處：《電測(cè)與儀表》2014年22期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 諧波 諧波檢測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LMS算法

【摘要】：在比較了當(dāng)今多種諧波檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)基礎(chǔ)上,提出了基于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)方法。構(gòu)造了諧波檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)利用該方法進(jìn)行諧波檢測(cè)的原理做了簡(jiǎn)單的介紹。文中運(yùn)用最小均方差算法(LMS)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值W,使得誤差指標(biāo)達(dá)到最小值。最后構(gòu)造含有奇次諧波的負(fù)載電流函數(shù),利用MATLAB軟件分別運(yùn)用加漢寧窗的快速傅里葉變換(FFT)方法和構(gòu)造的自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的諧波檢測(cè)技術(shù)具有更好的檢測(cè)精度。
[Abstract]:On the basis of comparing the advantages and disadvantages of various harmonic detection methods, the harmonic detection method based on linear neural network is proposed, and the network model of harmonic detection is constructed. The principle of harmonic detection using this method is briefly introduced. In this paper, the minimum mean square error algorithm (LMS) is used to adjust the network weight W. Finally, the load current function with odd harmonics is constructed. The simulation experiments are carried out by using the fast Fourier transform (FFT) method with the Hanning window and the adaptive linear neural network method by using the MATLAB software. The experimental results show that the proposed method is effective and efficient. The harmonic detection technique based on adaptive linear neural network has better detection accuracy.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;國電蚌埠發(fā)電有限公司;
【分類號(hào)】：TM935;TP183
【正文快照】： 0引言近年來,非線性負(fù)荷以及電力電子裝置愈加廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,使得諧波問題變得越來越嚴(yán)重。諧波的存在使設(shè)備容易過熱,增加相應(yīng)設(shè)備附加損耗,降低設(shè)備效率和利用率,還會(huì)使繼電保護(hù)裝置和自動(dòng)裝置誤動(dòng)或者拒動(dòng),有時(shí)甚至造成事故,大大降低了保護(hù)裝置工作的可靠性,從而嚴(yán)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 李紅,馬新瑜;多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)諧波測(cè)量中的應(yīng)用[J];電測(cè)與儀表;2003年02期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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2 曾U喺，

本文編號(hào)：1436448