發(fā)布時間：2022-12-24 00:41

　　針對電流互感器的磁滯特性引起的非線性問題,提出了一種支持向量機的非線性回歸校正算法,對電流互感器的輸出電壓波形進行建模,參數(shù)優(yōu)化和線性回歸,從而達到非線性校正的目的。通過支持向量機算法對電流互感器的輸出模型擬合仿真,與BP神經網絡相比,支持向量機算法具有較好的非線性擬合能力,擬合誤差小于3. 987e-05。在構造回歸模型的基礎上采用最小二乘法建立k值參數(shù)與輸出電壓的線性函數(shù)關系式,實現(xiàn)了對電流互感器輸入電流的準確計算,使電流互感器非線性輸出波形幅度平均均方誤差降低到0. 434 9,相位誤差小于1. 64%,且對失真畸變的波形進行了修正,提高了電流互感器的測量精度。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 電流互感器的非線性校正原理
    1.1 非線性產生原因
    1.2 支持向量機
    1.3 支持向量機的核函數(shù)和參數(shù)確定
2 實驗分析與仿真驗證
    2.1 GMM-FBG電流互感器實驗系統(tǒng)
    2.2 電流互感器非線性系統(tǒng)模型建立
    2.3 比較SVM和BP神經網絡在線性回歸的差異
3 非線性校正結果分析
    3.1 k值參數(shù)的計算
    3.2 電流互感器非線性校正結果分析
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP-SVM模糊信息�；瘬綗耗嘌h(huán)流化床經濟性建模[J]. 張維,高明明,洪烽,李藝欣.  中國電機工程學報. 2018(04)
[2]保護用電流互感器鐵芯剩磁衰減規(guī)律分析[J]. 鄭濤,馬玉龍,黃婷,劉連光,白加林,高昌培.  電力自動化設備. 2017(10)
[3]基于優(yōu)化神經網絡算法的光纖布拉格光柵電流傳感器的溫度補償[J]. 孫詩晴,初鳳紅.  光學學報. 2017(10)
[4]FBG電流互感器非線性校正系統(tǒng)研究[J]. 劉杰,康明超,田明,王璐璐.  光電子·激光. 2017(02)
[5]基于雙曲正切函數(shù)磁滯算子的超磁致伸縮驅動器動態(tài)Preisach模型[J]. 朱玉川,徐鴻翔,陳龍,李躍松.  機械工程學報. 2014(06)
[6]基于改進J-A磁滯模型的電流互感器建模及實驗分析[J]. 熊蘭,周健瑤,宋道軍,席朝輝,姚樹友.  高電壓技術. 2014(02)
[7]一種新的基于神經網絡的電力系統(tǒng)諧波檢測方法研究[J]. 肖建平,李生虎,吳可汗,何怡剛.  電工技術學報. 2013(S2)
[8]電流互感器局部暫態(tài)飽和識別的研究[J]. 畢大強,馮存亮,葛寶明.  中國電機工程學報. 2012(31)
[9]一種電流互感器飽和誤差補償算法研究[J]. 陳麗,李佳琦,賈清泉,王春.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2009(04)
[10]利用小波神經網絡的電力變壓器故障診斷方法[J]. 陳偉根,潘翀,王有元,云玉新,孫才新.  高電壓技術. 2007(08)

博士論文
[1]保護用電流互感器鐵心飽和相關問題的研究[D]. 張新剛.華北電力大學（北京） 2006



本文編號：3725712