【摘 要】
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有源电力滤波器检测谐波电流的实时性、精确性对电能质量的提高至关重要,文中提出了基于非线性最小二乘法与自适应人工神经网络结合的检测方法。非线性最小二乘法用于检测基
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61205076）
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有源电力滤波器检测谐波电流的实时性、精确性对电能质量的提高至关重要,文中提出了基于非线性最小二乘法与自适应人工神经网络结合的检测方法。非线性最小二乘法用于检测基波电压的频率,自适应人工神经网络用于检测基波电压的初始相位和基波电流的幅值,由基波电压的频率和初始相位获得单位幅值的基波电流。文中方法在0.02 s内可准确检测出基波和谐波电流,检测精度较传统方法有显著提高,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。
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