摘要
神经网络已广泛应用于谐波检测中,它能单步推出各次谐波分量,具有计算量少、精度高等优点,提出一种基于神经网络的自适应预测算法,利用当前时刻数据和前N 1个时刻的历史数据,可预测出将来时刻的谐波电流,从而快速、准确地跟踪负载电流的变化,实现了谐波检测的实时性、快速性,达到了预测速度和精度的统一。仿真结果表明该算法对各次谐波兼具良好的预测速度和精度,与目前常用的基于瞬时无功功率的ip iq算法相比,在负载电流发生突变时,该算法延时更小,收敛速度更快。
神经网络已广泛应用于谐波检测中,它能单步推出各次谐波分量,具有计算量少、精度高等优点,提出一种基于神经网络的自适应预测算法,利用当前时刻数据和前N 1个时刻的历史数据,可预测出将来时刻的谐波电流,从而快速、准确地跟踪负载电流的变化,实现了谐波检测的实时性、快速性,达到了预测速度和精度的统一。仿真结果表明该算法对各次谐波兼具良好的预测速度和精度,与目前常用的基于瞬时无功功率的ip iq算法相比,在负载电流发生突变时,该算法延时更小,收敛速度更快。
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第S1期200-206,共7页
Transactions of China Electrotechnical Society
基金
广东省自然科学基金资助项目(9451027501002597)
珠海市科技计划资助项目(PC20061013
PC20072005)
关键词
神经网络
谐波检测
自适应预测算法
Neural network
harmonic detection
adaptive predictive algorithm
