基于小波变换和神经网络技术的电力谐波测量
电力系统的谐波测量是现代电能质量管理和控制的关键技术,本文在分析传统的谐波测量技术的基础上,从实际应用的角度出发,提出了基于小波变换和神经网络技术相结合的谐波测量方法.该方法既克服了利用传统方法时存在的缺少时域信息,栅栏效应和泄漏现象对测量精度的影响,以及计算量大、实时性差的缺点,又克服了单独采用小波变换进行谐波分析时只能获得某一频带内的谐波而无法针对某一特定的频率进行谐波精确测量的缺陷,同时又较好地解决了单独采用神经网络进行谐波测量存在的隐藏节点数目较难确定,权值优化过程复杂,需要大量时间等不利因素.Matlab仿真结果证明了用该方法实现的电力谐波测量具有较高的准确性,计算量小,神经网络的权值训练简单以及该方法合理有效.
电能质量 电力谐波 小波变换 神经网络
张志刚 沈毅
哈尔滨工业大学控制科学与工程,黑龙江省,哈尔滨市,150001;烟台大学光电信息技术学院,山东省,烟台市,264005 烟台大学光电信息技术学院,山东省,烟台市,264005
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2006-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）