基于NNAC算法的电能质量暂态扰动检测

• 作者: 李加升 林琳 王应德
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 自适应控制 Hebb学习规则 暂态扰动
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 页码范围: 125-128
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 字数: 3752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0390

摘要

针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题，在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上，提出了基于神经网络自适应控制（NNAC）的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构，采用Hebb学习规则进行权值学习，并对电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等暂态扰动进行了仿真测试，结果表明所提算法可以很好地检测电网中的暂态扰动信号的类型，确定扰动发生的起始时刻和持续时间，且分析计算简单，速度快，计算所得数据量少，在电能质量扰动检测中更加具有实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林琳	湖南城市学院通信与电子工程学院	12	17	2.0	3.0
2	李加升	湖南城市学院通信与电子工程学院	22	121	7.0	10.0
3	王应德	长沙学院电子与通信工程系	3	0	0.0	0.0