本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)

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【摘要】：眾所周知,大量的現(xiàn)代化電子設(shè)備的出現(xiàn)導(dǎo)致了諧波進(jìn)入電網(wǎng)。諧波會(huì)對(duì)用電設(shè)備造成嚴(yán)重危害,比如縮短用電設(shè)備壽命、燒壞用電設(shè)備和導(dǎo)致用電設(shè)備不能正常工作等。由于諧波會(huì)對(duì)生活造成危害,所以需要消除諧波,諧波消除成為了各國科學(xué)家研究重點(diǎn),而諧波檢測(cè)是諧波消除中重要的環(huán)節(jié)。本文主要研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)。首先,本文利用自適應(yīng)噪聲對(duì)消技術(shù)構(gòu)建線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)系統(tǒng),自適應(yīng)噪聲消除諧波電流檢測(cè)的基本原理是：將負(fù)載電流視為系統(tǒng)期望信號(hào),其中總的諧波分量視為輸入噪聲信號(hào),將參考輸入信號(hào)輸入濾波器中,利用自適應(yīng)算法的自適應(yīng)性,不斷調(diào)節(jié)濾波器權(quán)值向量,當(dāng)算法收斂到穩(wěn)態(tài)時(shí),得到的輸出信號(hào)在幅值和相位上逼近基波電流,進(jìn)而在負(fù)載電流上減去輸出信號(hào),得到估計(jì)的諧波電流,以此實(shí)現(xiàn)諧波電流的檢測(cè)。然后,針對(duì)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)因子的選擇存在矛盾,提出了兩級(jí)級(jí)聯(lián)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并應(yīng)用于諧波檢測(cè)。兩級(jí)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)原理是：第一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率選擇較大,第二級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率選擇較小,調(diào)節(jié)權(quán)重參數(shù),讓訓(xùn)練初始階段第一級(jí)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)占主導(dǎo)地位,當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到穩(wěn)定階段時(shí),權(quán)重參數(shù)自動(dòng)調(diào)節(jié),使得第二級(jí)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)占主導(dǎo)地位。這樣保證了兩級(jí)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)收斂速度快和穩(wěn)態(tài)誤差小。最后,針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)的諧波檢測(cè)和RBF神經(jīng)網(wǎng)的諧波檢測(cè)的缺陷,提出了混合型BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。討論了混合型BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)的可行性,并用MATLAB軟件進(jìn)行仿真分析。
【關(guān)鍵詞】：諧波 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 兩級(jí)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混合型BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM935;TP183
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 本課題的研究背景及意義11
• 1.2 諧波概述11-13
• 1.2.1 諧波的定義12
• 1.2.2 諧波的產(chǎn)生12
• 1.2.3 諧波的危害12-13
• 1.3 諧波電流檢測(cè)方法概述13-15
• 1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義15
• 1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展15-16
• 1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)16-17
• 1.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類17-20
• 1.7.1 根據(jù)神經(jīng)元之間的連接方式分類18
• 1.7.2 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息流向分類18-19
• 1.7.3 根據(jù)學(xué)習(xí)算法分類19-20
• 1.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用20-21
• 1.9 本文的主要研究?jī)?nèi)容和安排21-23
• 第二章 基于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)23-36
• 2.1 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)23-28
• 2.2 自適應(yīng)噪聲消除原理28-30
• 2.3 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)30-33
• 2.4 仿真驗(yàn)證33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于兩級(jí)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流檢測(cè)36-46
• 3.1 兩級(jí)級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流檢測(cè)36-41
• 3.2 仿真驗(yàn)證41-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于混合型BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)路的諧波電流檢測(cè)46-62
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)46-51
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)51-57
• 4.3 混合型BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)57-58
• 4.4 仿真驗(yàn)證58-61
• 4.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)仿真58
• 4.4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)仿真58-59
• 4.4.3 混合型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波電流檢測(cè)仿真59
• 4.4.4 仿真結(jié)果分析59-61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論和展望62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果70

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