【摘 要】
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谐波对电网及其中正在运行的设备都会产生较大影响,且电网中谐波源的位置和所注入谐波大小具有较大的随机性和非线性,为了准确确定电网中谐波的产生位置,提出了一种基于SOM神
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金项目】
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上海市张江国家自主创新重点项目(201310-PI-B2-008)
论文部分内容阅读
谐波对电网及其中正在运行的设备都会产生较大影响,且电网中谐波源的位置和所注入谐波大小具有较大的随机性和非线性,为了准确确定电网中谐波的产生位置,提出了一种基于SOM神经网络的电网谐波源检测与定位方法。该方法主要将电网中与公共连接点(PCC)连接的各母线及各类型负载单独运行时的负载特征为训练样本建立判断网络,并以此为标准对谐波源位置进行判断,最终确定谐波源所在位置。通过基于Matlab2014a仿真平台实验证明,将实时运行过程中在PCC点所测得的负载特征加入判断网络中,即可完成对于谐波源位置的判断,经过多组待测负载检测结果表明此判断网络具有较高的判断准确率。因此,该方法对于电网中谐波源的检测及定位可取得较好效果,具有一定的工程应用价值。
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