基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法的電力系統(tǒng)諧波分析方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著電力電子技術的廣泛應用,電力系統(tǒng)諧波污染日益嚴重,已成為電能質(zhì)量的公害。諧波測量是諧波問題的一個重要分支,它是諧波問題研究的主要依據(jù),也是研究分析問題的出發(fā)點。諧波測量方法是諧波測量的核心環(huán)節(jié),本文對諧波測量方法進行了研究分析。 本文詳細地介紹了目前常用的幾種諧波分析算法的原理、應用現(xiàn)狀及存在的問題,并針對各種算法應用中存在的計算精度低、計算量大等若干問題,建立了基于電力系統(tǒng)諧波模型的傅立葉基神經(jīng)網(wǎng)絡模型,研究了基于

2、梯度下降法和遞推最小二乘法的傅立葉基神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法和Prony改進算法。為了保證算法的收斂性,提出并證明了該算法的收斂性定理,為神經(jīng)網(wǎng)絡學習率的選擇提供了理論依據(jù)。為了驗證神經(jīng)網(wǎng)絡算法在電力系統(tǒng)諧波分析中的有效性,本文進行了計算機仿真研究以及和其它算法的比較研究。研究結(jié)果表明,本文提出的電力系統(tǒng)諧波分析方法具有計算精度高和計算速度快的特點。特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡和Prony相結(jié)合的改進算法有效避免了傳統(tǒng)Prony算法中矩陣求逆的問題,提高

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