基于Root-MUSIC和Adaline神经网络的间谐波参数估计

• 作者: 蔡忠法 陈国志 陈隆道
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 间谐波 求根多重信号分类(Root-MUSIC) 神经网络 Adaline 参数估计
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 173-177,190
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2011.01.030

摘要

为了提高电力系统间谐波分析的精度和分辨率,提出基于求根多重信号分类法(root-MUSIC)和自适应线性神经网络的间谐波参数估计方法.该算法利用求根多重信号分类法估计信号中谐波和间谐波的个数及频率,将谐波和间谐波的频率作为Adaline神经网络的输入进行学习,用得到的权值确定谐波和间谐波的幅值和相位;将频率作为权值在改进的Adaline神经网络中参与学习,估计谐波和间谐波的频率、幅值和相位.Matlab仿真结果表明,该算法频率分辨率高、检测准确、收敛快;当频率估计准确时,基本Adaline神经网络与改进的Adaline神经网络具有相近的检测精度,且前者的实时性更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈隆道		66	954	13.0	30.0
2	蔡忠法		19	411	9.0	19.0
3	陈国志		8	142	5.0	8.0