RBF神经网络在谐波检测中的应用

被引：11

作者：

曹长修 ^{[1
]}

钱基业 ^{[1
]}

何立新 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学自动化学院

[2] 重庆大学电气工程学院

来源：

关键词：

RBF神经网络; 谐波检测; 有源电力滤波器;

D O I：

10.19652/j.cnki.femt.2007.01.014

中图分类号：

TM935 [频率、波形参数的测量及仪表]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080402 [测试计量技术及仪器]; 140502 [人工智能];

摘要：

有源电力滤波器补偿性能与所采用的谐波检测方式有很大的依赖关系,现有的检测方法存在精度不高、对电网频率变化比较敏感、自适应能力不强的缺点。本文提出基于RBF神经网络的谐波检测方法,具有较高的运算速度、较高的检测谐波精度,以及较强的自适应能力。

引用

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