基于神经网络的高精度电力系统谐波分析

为了精确分析整数次谐波和非整数次谐波,讨论了基于参数固定的三角基函数的人工神经网络算法,利用该算法可一次性获得电力系统基波及各整数次谐波的频率、幅值和相位;同时提出了改进的三角基函数的人工神经网络算法,即变参数三角基函数的人工神经网络算法,把改进的模型和FFT结合起来,能实现精确的整数次和非整数次谐波的分析。仿真结果表明了两种算法的正确性和易实现性;同时也验证了改进的算法进一步提高了谐波分析的精度,为分析间谐波提供了依据。

基于三角基函数的新型神经网络谐波分析方法

谐波分析是电能质量检测的关键。改进了基于固定三角基函数的人工神经网络传统模型,仿真验证证实,改进后的模型可以精确获得基波及各整数次谐波的幅值和相位,且直观、收敛速度快;利用Matlab中的自定义神经网络函数创建了一种基于变参数三角基函数的新的人工神经网络模型,配合加窗FFT算法和高效的LM训练算法,能实现准确的整数次和非整数次谐波分析。仿真结果表明,该算法正确,且便于实现,具有一定的实用性。