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作 者:杨福娜 王浩林 山衍浩 Yang Funa;Wang Haolin;Shan Yanhao(Yantai Power Supply Co.,State Grid Shandong Electric Power Co.,Yantai 264001,China)
机构地区:[1]国网山东省电力公司烟台供电公司,烟台264001
出 处:《办公自动化》2024年第21期4-6,共3页Office Informatization
摘 要:文章提出一种基于混沌神经网络的供配电系统谐波干扰自动抑制方法。首先,通过高精度的数据采集系统获取配电系统的实时电流和电压数据,并进行数据的预处理,以确保数据的准确性和可用性;其次,构建具有混沌特性的神经网络模型,该模型能捕捉到谐波的非线性动态特性,并通过训练使其具备预测和抑制谐波的能力;最后,将训练好的混沌神经网络模型应用于配电系统的实时控制中,实现对谐波干扰的自动抑制。实验结果表明,该方法能有效降低谐波含量,提高电网的电能质量,具有良好的应用前景。This paper presents an automatic suppression method of harmonic interference in power supply and distribu-tion system based on chaotic neural network.Firstly,the real-time current and voltage data of the distribution system is obtained by a high-precision data acquisition system,and the data is pre-processed to ensure the accuracy and avail-ability of the data.Secondly,a neural network model with chaotic characteristics is constructed,which can capture the nonlinear dynamic characteristics of harmonics,and has the ability to predict and suppress harmonics through train-ing.Finally,the trained chaotic neural network model is applied to the real-time control of the distribution system to realize the automatic suppression of harmonic interference.The experimental results show that this method can effec-tively reduce the harmonic content and improve the power quality of the power grid,and has a good application pros-pect.
分 类 号:TM72[电气工程—电力系统及自动化] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TM769[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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