【摘 要】
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为了提高对存在频率波动、含有衰减直流分量的电力系统暂态信号的分析精度,提出基于遗传算法和神经网络的电力系统暂态信号分析方法。该方法先采用数字微分结合遗传算法对电
【基金项目】
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国家自然科学基金(50677069);国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金项目(50421703)~~
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为了提高对存在频率波动、含有衰减直流分量的电力系统暂态信号的分析精度,提出基于遗传算法和神经网络的电力系统暂态信号分析方法。该方法先采用数字微分结合遗传算法对电力系统暂态信号参数进行粗略估计,将估计值作为神经网络训练的初始值,基波频率作为待定的权值,同时估计信号频率和各次谐波的幅值,在学习算法中对各次谐波的权值采用对应不同的学习率以提高算法的收敛性能,仿真结果验证了所提方法的快速性和有效性。
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