基于STFT和神经网络相结合的时变谐波检测方法研究  

A Method of Time-Varying Harmonic Detection Based on the STFT and Artificial Neural Network

作　　者：边海龙[1] 陈光 

机构地区：[1]电子科技大学自动化工程学院CAT实验室,四川成都610054

出　　处：《测控技术》2007年第12期11-14,共4页Measurement & Control Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60372001;90407007);教育部博士点专项基金(20030614006)

摘　　要：电力系统中存在大量的时变谐波,传统的检测方法不能对其进行有效的分析。为此,提出了使用短时傅里叶变换(STFT)和神经网络相结合的算法对这类时变谐波进行检测,由于加窗变换所固有的混叠、泄漏等等,利用STFT只能获得谐波的粗略信息,但是可将获得的信息作为神经网络建立的初始参数;给出了STFT窗函数的确定方法;研究了神经网络参数的选择方法;建立了神经网络对谐波做进一步的检测。仿真试验证明了本算法的有效性。There are lots of time-varying harmonics in the power system. A novel method based on short time Fourier transform （STFT） and artificial neural network （ANN） is proposed. Because of the aliasing and leakage, the STFT could not get the detail information of the nonstationary harmonics, but using these inexact information, the ANN can be setup to measurement the harmonics father more. Finally, the simulation result illustrates the effectiveness of the presented algorithm.

关 键 词：时变谐波检测 短时傅里叶变换 人工神经网络 

分 类 号：TM71[电气工程—电力系统及自动化] TN713.8[电子电信—电路与系统]