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文檔簡介
1、電能是一種最為廣泛使用的能源,隨著電力電子器件在電力系統(tǒng)中的廣泛使用,電能質(zhì)量問題已經(jīng)越來越受到人們的關(guān)注。對電能質(zhì)量進行快速的檢測和準確的分類,進而進行有效的治理是提高用電效率的重要途徑。
本文分析了國內(nèi)外電能質(zhì)量研究現(xiàn)狀,基于信號的函數(shù)分解理論和基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,以Walsh函數(shù)系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元激勵函數(shù),提出了一種自適應(yīng)確定隱神經(jīng)元數(shù)及修改權(quán)值的自適應(yīng)Walsh基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時頻分析方法。在此基礎(chǔ)上采用加滑動窗
2、的方法,根據(jù)不同時刻不同基上的權(quán)值能量分布信息檢測電能質(zhì)量擾動的特征,實現(xiàn)對電力擾動的實時檢測。本文首次運用從各個基頻帶上能量分布的特征的方法引入電能質(zhì)量擾動檢測的研究。在實驗仿真中,以Walsh基與切比雪夫基做比較,發(fā)現(xiàn)Walsh基具有明顯的數(shù)據(jù)壓縮性,Walsh基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的逼近能力和濾噪特性。通過與自適應(yīng)高斯基基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的比較,帶滑動窗Walsh自適應(yīng)基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對于電力擾動信號的實時檢測效果較好。仿真結(jié)果驗
3、證了算法的可行性。
電力系統(tǒng)間諧波問題在電能質(zhì)量中越來越引起更多的關(guān)注,而對間諧波參數(shù)的準確測量成為首要問題。在實際電力系統(tǒng)中,電力信號大多是由多個指數(shù)衰減的疊加信號和一些噪聲組成。本文提出一種新的適用于多個疊加的指數(shù)衰減信號參數(shù)估計的方法。該方法首先由指數(shù)衰減疊加信號數(shù)學(xué)模型和均勻采樣的樣本構(gòu)造非線性方程組,然后應(yīng)用改進的Levenberg-Marquardt算法求解該非線性方程組,通過迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),從而求解非線性方
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