基于RBF神经网络的谐波电流检测方法

• 作者: 张新宇 胥良 葛明臣
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 静止无功发生器 电流检测 ip-iq运算方式 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 152-154
• 页数: 3页
• 分类号: TH183
• 字数: 2502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201707063

摘要

静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ip-iq运算方式进行无功谐波电流检测.传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想.在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题.并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胥良	黑龙江科技大学电气与信息工程学院	38	161	7.0	11.0
2	张新宇	黑龙江科技大学电气与信息工程学院	2	7	2.0	2.0
3	葛明臣	黑龙江科技大学电气与信息工程学院	3	5	1.0	2.0