【摘 要】
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为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP( Resilient Propagation)神经网络应用于电力系统谐波分析.该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上
【机 构】
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华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室
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为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP( Resilient Propagation)神经网络应用于电力系统谐波分析.该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上采用RPROP算法训练.与BP( BackPropagation)算法不同,该算法根据一阶偏导数的符号信息调整可变参数,避免了受对参教调整意义不大的一阶偏导数幅值信息的影响,且不存在参数选择问题,提高了谐波分析的收敛速度、精确度和实时性.通过变学习速率且加动量项的BP神经网络与RPROP神经网络的比较验证了分析结论的正确性.
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