采用神經網絡的諧波和間諧波檢測方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，整流器、變頻調速裝置、電弧爐以及各種力電子設備大量涌入電網。這些負荷的非線性、不平衡性和沖擊性，在電網中產生大量諧波及間諧波，對電力系統(tǒng)和電力用戶造成很大的危害。與此同時，電力用戶對電能質量的要求越來越高。因此，準確地進行電力諧波及間諧波檢測有重要的意義。
　　本文首先介紹電網諧波及間諧波的產生、危害和抑制，然后對國內外常用的諧波及間諧波分析方法，從計算量、精確度、可靠性、容易實現(xiàn)性、自適應能力、有效范圍等方面

2、對這些方法進行綜合比較。
　　本文提出了采用神經網絡的諧波和間諧波檢測方法。具體分述如下：
　?、傧葘Σ蓸有盘栍肂P神經網絡進行分析，得到高精度的基波頻率。
　?、诓捎肂P神經網絡分析基波頻率的原理和方法來高精度檢測整數次諧波中的基波頻率，再利用傳統(tǒng)的線性神經網絡方法分析整數次諧波。為了更接近實際電網信號，還加入了偶數次諧波和隨機噪聲。檢測精度與加矩形窗和漢寧窗的FFT算法進行比較。
　?、塾眉訚h寧窗的FFT算法

3、對信號預處理，得到間諧波的個數和粗精度的間諧波次數。將所得間諧波個數設定為激勵函數參數可調的線性神經網絡神經元的個數。以預處理所得的粗精度間諧波次數為依據，來設定激勵函數參數可調的線性神經網絡中間諧波次數迭代的初始值。
　?、苡眉詈瘮祬悼烧{的線性神經網絡，即將諧波次數、幅值和相位共同作為線性神經網絡的權值參與學習調整，實現(xiàn)間諧波的高精度檢測。并分析了隨機噪聲環(huán)境中的檢測效果。檢測精度與加矩形窗和漢寧窗的FFT算法進行比較。

4、r>　　為了驗證本文提出的采用神經網絡的諧波和間諧波檢測方法，在Matlab軟件環(huán)境中編寫程序進行了仿真研究。仿真結果表明本文提出的電力系統(tǒng)諧波和間諧波檢測方法具有較高的檢測精度，自適應能力較強。理論分析和仿真結果都表明了該方法的可行性和有效性。整數次諧波檢測時，檢測偶數次諧波的優(yōu)勢更明顯。間諧波檢測時，檢測與偶數次諧波比較接近的間諧波的優(yōu)勢更明顯，尤其是與偶數次諧波比較接近的間諧波的頻率檢測。
　　本文雖然僅對電網信號的1～11