基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测

被引：33

作者：

刘传林 ^{[1
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苏景军 ^{[1
]}

梁文祯 ^{[1
]}

匡畅 ^{[1
]}

刘开培 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东水利电力职业技术学院自动化工程系

[2] 武汉大学电气工程学院

来源：

电力系统保护与控制 | 2016年 / 44卷 / 20期

关键词：

电网谐波检测; 级联神经网络; 改进自适应单元步长约束条件;

D O I：

暂无

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：

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。

引用

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