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基于復(fù)變自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)相位估計方法

發(fā)布時間:2019-01-06 13:35
【摘要】:針對非理想電網(wǎng)電壓下,不平衡電壓、頻率偏移引起的電網(wǎng)相位難以檢測的問題,提出了一種在復(fù)變域下使用的基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)相位估計方法.首先,對非理想電網(wǎng)電壓進(jìn)行建模,在得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,將復(fù)變最小均方算法的權(quán)值更新方法應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新過程中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值實現(xiàn)對相位的估計.為了跟蹤電網(wǎng)頻率,設(shè)計了電網(wǎng)頻率跟蹤環(huán)節(jié),并對收斂性進(jìn)行了分析.仿真和實驗的結(jié)果表明所提出的方法能夠快速準(zhǔn)確地對非理想電壓下的電網(wǎng)相位進(jìn)行估計.
[Abstract]:In order to solve the problem that the phase of the power system is difficult to detect due to the unbalanced voltage and frequency offset under the non-ideal network voltage, an adaptive neural network based power network phase estimation method is proposed in this paper. First of all, modeling the non-ideal network voltage, on the basis of obtaining the neural network model, applying the weight updating method of the complex minimum mean square algorithm to the neural network weight updating process. The phase estimation is realized by using neural network weights. In order to track the frequency of the power system, the frequency tracking link is designed and the convergence is analyzed. The simulation and experimental results show that the proposed method can estimate the phase of the power network quickly and accurately.
【作者單位】: 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項目(61433004);國家自然科學(xué)基金資助項目(51467017)
【分類號】:TP183;TM711

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本文編號:2402860

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