【摘 要】
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针对非同步采样的电力系统谐波分析精度问题,文章提出了一种准同步采样算法和神经网络相结合的谐波分析算法.其以准同步采样算法为基础,给出了常用情况下的准同步窗系数的函数表达式,为神经网络谐波分析算法提供了基波频率估计值;然后,基于最速下降法,确定了迭代方向上的适应性最优步长,该步长使神经网络算法收敛于全局最小值.在非同步采样情况下,该算法迭代次数均为10余次,幅值检测的相对误差精度可达1×10-10％,相量检测的相对误差精度可达1×10-8％;并且在信噪比为30 dB时,幅值检测的相对误差基本低于1×10-2
【机 构】
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湖南工业大学 电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007;电传动控制与智能装备湖南省重点实验室,湖南 株洲 412007;湖南宏动光电有限公司,湖南 长沙 410000
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针对非同步采样的电力系统谐波分析精度问题,文章提出了一种准同步采样算法和神经网络相结合的谐波分析算法.其以准同步采样算法为基础,给出了常用情况下的准同步窗系数的函数表达式,为神经网络谐波分析算法提供了基波频率估计值;然后,基于最速下降法,确定了迭代方向上的适应性最优步长,该步长使神经网络算法收敛于全局最小值.在非同步采样情况下,该算法迭代次数均为10余次,幅值检测的相对误差精度可达1×10-10％,相量检测的相对误差精度可达1×10-8％;并且在信噪比为30 dB时,幅值检测的相对误差基本低于1×10-2％.仿真结果表明,该算法检测速度快且精度高,具有较好的应用价值.
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