滤波器-神经网络的谐波检测方法

被引：23

作者：

张谦 ^{[1
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王好娜 ^{[1
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付志红 ^{[1
]}

侯兴哲 ^{[2
]}

王勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

[2] 重庆电力科学试验研究院

来源：

电力系统保护与控制 | 2011年 / 39卷 / 12期

关键词：

谐波分析; 人工神经网络; 数字滤波; 牛顿插值; 汉宁窗;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM935.2 [波形参数测量及仪器];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

电网谐波的高精度检测是电能计量和电能质量评估的基础。针对神经网络的谐波检测算法中,计算精度受基波频率精度影响较大的问题,提出用数字滤波结合牛顿反插值算法得到高精度的基波频率,然后用线性神经网络算法检测电力系统各次谐波的频率、幅值和相位。计算结果表明,该算法在频率波动和白噪声干扰的情况下,依然能得到高精度的谐波参数信息,其精度远高于FFT算法与加汉宁窗的FFT算法,在电力系统谐波测量中有一定的应用价值。

引用

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页数：6

共 9 条

[1] 基于FFT和神经网络的高精度谐波分析 [J].