發(fā)布時間：2018-03-15 08:28

  本文選題：諧波分析　切入點：傅里葉變換　出處：《電瓷避雷器》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：諧波的檢測分析對于電力系統(tǒng)諧波治理非常重要,但常用的FFT檢測方法存在頻譜泄漏及柵欄現(xiàn)象等缺陷,加窗插值算法的使用一定程度上彌補了這些不足卻又增大了計算量和存儲容量要求;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有快速處理數(shù)字信號能力,本文以諧波離散傅里葉變換后的三角函數(shù)和傅里葉系數(shù)分別作為BP網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元和權(quán)值可獲得了一種訓(xùn)練速度更快的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);通過該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和效果相對較好的幾種FFT插值算法的仿真實例比較,驗證了該算法能夠更快更精確地對電力系統(tǒng)諧波進行分析,對諧波治理具有較大意義。
[Abstract]:Harmonic detection and analysis is very important for harmonic control of power system, but the common FFT detection methods have some defects, such as spectrum leakage and fence phenomenon. The use of windowed interpolation algorithm to some extent make up for these shortcomings, but also increase the amount of calculation and storage capacity, the artificial neural network has the ability to process digital signals quickly. In this paper, the trigonometric function and Fourier coefficient after harmonic discrete Fourier transform are used as hidden layer neurons and weights of BP neural network to obtain a neural network with faster training speed. Through the comparison between the neural network algorithm and several FFT interpolation algorithms, it is proved that the algorithm can analyze harmonics of power system more quickly and accurately, and has great significance for harmonic control.
【作者單位】： 國網(wǎng)安徽省電力公司亳州供電公司;
【分類號】：TM711

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本文編號：1615228