一种基于BP神经网络的快速谐波分析算法研究

发布时间：2018-03-15 08:28

  本文选题：谐波分析　切入点：傅里叶变换　出处：《电瓷避雷器》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：谐波的检测分析对于电力系统谐波治理非常重要,但常用的FFT检测方法存在频谱泄漏及栅栏现象等缺陷,加窗插值算法的使用一定程度上弥补了这些不足却又增大了计算量和存储容量要求;人工神经网络具有快速处理数字信号能力,本文以谐波离散傅里叶变换后的三角函数和傅里叶系数分别作为BP网络的隐层神经元和权值可获得了一种训练速度更快的神经网络;通过该神经网络算法和效果相对较好的几种FFT插值算法的仿真实例比较,验证了该算法能够更快更精确地对电力系统谐波进行分析,对谐波治理具有较大意义。
[Abstract]:Harmonic detection and analysis is very important for harmonic control of power system, but the common FFT detection methods have some defects, such as spectrum leakage and fence phenomenon. The use of windowed interpolation algorithm to some extent make up for these shortcomings, but also increase the amount of calculation and storage capacity, the artificial neural network has the ability to process digital signals quickly. In this paper, the trigonometric function and Fourier coefficient after harmonic discrete Fourier transform are used as hidden layer neurons and weights of BP neural network to obtain a neural network with faster training speed. Through the comparison between the neural network algorithm and several FFT interpolation algorithms, it is proved that the algorithm can analyze harmonics of power system more quickly and accurately, and has great significance for harmonic control.
【作者单位】： 国网安徽省电力公司亳州供电公司;
【分类号】：TM711

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