基于离散傅里叶分解的电能质量不平衡度指标AR预测方法

• 作者: 崔晓飞 温从溪 许中 马智远
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 不平衡度指标预测 离散傅里叶 AR模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 电能质量分析
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TM744
• 字数: 3476字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于离散傅里叶分析的时间序列自回归方法(AR),用于电能质量不平衡度指标的预测.首先利用离散傅里叶变换对指标序列进行频域分析,提取指标序列的低频分量,对指标序列的各个低频分量分别利用时间序列自回归方法进行预测,然后对这些分量预测值进行离散傅里叶反变换,得到不平衡度指标序列的预测值.通过实际数据验证,离散傅里叶分析能够减小高频噪声的影响,对比BP神经网络预测方法,结果表明,所提出的基于离散傅里叶变换的AR方法可以对不平衡度指标进行有效预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许中	广州供电局有限公司电力试验研究院	36	222	8.0	14.0
2	崔晓飞	广州供电局有限公司电力试验研究院	10	53	4.0	7.0
3	马智远	广州供电局有限公司电力试验研究院	16	113	4.0	10.0
4	温从溪	华北电力大学电气与电子工程学院	3	20	3.0	3.0