基于神经网络自适应预测算法的谐波检测  

Harmonic Detection Based on Artificial Neural Network and Adaptive Predictive Algorithm

作　　者：陈淑华[1] 付青[1] 马桂龙[1] 刘凤杰[1] 程光蕾[1] 

机构地区：[1]中山大学物理科学与工程技术学院,广州510006

出　　处：《电工技术学报》2011年第S1期200-206,共7页Transactions of China Electrotechnical Society

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(9451027501002597);珠海市科技计划资助项目(PC20061013;PC20072005)

摘　　要：神经网络已广泛应用于谐波检测中,它能单步推出各次谐波分量,具有计算量少、精度高等优点,提出一种基于神经网络的自适应预测算法,利用当前时刻数据和前N 1个时刻的历史数据,可预测出将来时刻的谐波电流,从而快速、准确地跟踪负载电流的变化,实现了谐波检测的实时性、快速性,达到了预测速度和精度的统一。仿真结果表明该算法对各次谐波兼具良好的预测速度和精度,与目前常用的基于瞬时无功功率的ip iq算法相比,在负载电流发生突变时,该算法延时更小,收敛速度更快。神经网络已广泛应用于谐波检测中,它能单步推出各次谐波分量,具有计算量少、精度高等优点,提出一种基于神经网络的自适应预测算法,利用当前时刻数据和前N 1个时刻的历史数据,可预测出将来时刻的谐波电流,从而快速、准确地跟踪负载电流的变化,实现了谐波检测的实时性、快速性,达到了预测速度和精度的统一。仿真结果表明该算法对各次谐波兼具良好的预测速度和精度,与目前常用的基于瞬时无功功率的ip iq算法相比,在负载电流发生突变时,该算法延时更小,收敛速度更快。

关 键 词：神经网络 谐波检测 自适应预测算法 

分 类 号：TM-55[电气工程]