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提出一种适用于电力系统谐波分析的神经网络模型，为求解该神经网络权值参数，推导了基于非线性优化思想的权值参数自适应学习算法。该算法同步调整隐层神经元和输出层神经元权值参数，以优化神经网络能量函数。为了验证算法的有效性，应用该算法对电力系统谐波进行仿真实例研究。仿真结果表明，利用该算法能以非常高的精度同步求解电力系统基波频率以及各次谐波的幅值和相位。