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中国电机工程学报 2007, 27(34) 102-106 DOI:
ISSN: 0258-8013 CN: 11-2107/TM |
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| 电力系统 |
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基于神经网络的电力系统高精度频率谐波分析 |
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王小华 何怡刚 |
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长沙理工大学电气与信息工程学院 湖南大学电气与信息工程学院 |
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摘要：
加窗插值 FFT 算法是电力谐波分析常用的高精度算法，但在严重非同步采样情况下，其谐波分析精度有限。该文提出一种基于神经网络的高精度电力系统频率谐波分析算法。采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过对与基波频率、谐波幅值及相位等相关参数进行更新，当神经网络收敛时，可以获得高精度的谐波分析结果。仿真结果表明，当基波频率在40~60Hz范围变化时，电力系统基波频率、基波和谐波幅值和相位的分析精度超过99.999 999 999%。
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关键词：
谐波分析
神经网络
非同步采样
基波频率
加窗插值算法
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Neural Network Based High Precision Power System Frequency Harmonic Analysis |
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Abstract:
Window and interpolation algorithm is now widely employed to estimate power harmonics parameters, but its precision is limited in extreme asynchronous sampling cases. In this paper, a neural network algorithm is proposed for accurate estimation from periodic signals in power systems. It is aimed at the system in which the sampling frequency cannot be locked on the fundamental frequency. This new algorithm updates the parameters related to fundamental frequency, harmonic amplitude and phase, and when the algorithm convergent, accurate harmonic analysis results can be obtained. The simulating results show that the estimated fundamental frequency, harmonic amplitude and phase can be measured at accuracy of 99.999999999% with actual fundamental frequency varying from 40Hz to 60 Hz.
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Keywords:
harmonic analysis
artificial neural network
asynch- ronous sampling
fundamental frequency
window and interpolation algorithm
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收稿日期 2006-06-15 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期 |
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DOI: |
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基金项目:
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通讯作者: 王小华 |
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作者简介: |
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作者Email: cslgwxh@163.com |
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| 参考文献： |
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