【摘 要】
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随着我国各种大功率电力电子负载的广泛应用,导致了公用电网谐波污染日益严重,使得对应的电能质量问题受到越来越多的关注,因此准确分析间谐波特征对提高电能质量具有重要意义。提出了一种具有竞争机制的改进混合遗传粒子群算法(HGAPSO),通过引入一系列淘汰及精英学习的竞争策略使粒子群算法(PSO)具有更快的搜索速度以及更强的全局搜索能力,从而显著提高自回归(AR)谱估计中的参数估计精度。通过AR谱估计获取检测信号中的间谐波阶数及频率初值,并基于间谐波信号模型对谐波进行转换,将转换后的幅值编码于改进HGAPSO中对
【机 构】
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南京工程学院电力工程学院,江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心
【基金项目】
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2018江苏省高校重大项目(18KJA470002)。
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随着我国各种大功率电力电子负载的广泛应用,导致了公用电网谐波污染日益严重,使得对应的电能质量问题受到越来越多的关注,因此准确分析间谐波特征对提高电能质量具有重要意义。提出了一种具有竞争机制的改进混合遗传粒子群算法(HGAPSO),通过引入一系列淘汰及精英学习的竞争策略使粒子群算法(PSO)具有更快的搜索速度以及更强的全局搜索能力,从而显著提高自回归(AR)谱估计中的参数估计精度。通过AR谱估计获取检测信号中的间谐波阶数及频率初值,并基于间谐波信号模型对谐波进行转换,将转换后的幅值编码于改进HGAPSO中对
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