基于神经网络算法的可控电抗器谐波特性研究

• 作者: 夏健新 熊培枫 程汉湘
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 可控电抗器 磁阀式可控电抗器 晶闸管控制电抗器 谐波 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 专家论坛
• 页码范围: 34-40
• 页数: 7页
• 分类号: TM47
• 字数: 8352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.004.005

摘要

为改善磁阀式可控电抗器(magnetically controlled reactor,MCR)的动态控制过程,采用基于神经网络辨识的偏磁轨迹计算方法对可控电抗器谐波特性进行了研究.首先对比晶闸管控制电抗器(thyristor controlled reactor,TCR)和MCR的工作原理和性能参数,对于两者所产生的谐波幅值进行理论分析;然后以试验数据作为训练样本,运用神经网络模型的方法,分析MCR的谐波特点;再根据同一容量和电压等级的TCR和MCR,比较它们之间的谐波变化规律,据此指出减少MCR谐波的具体方法,同时提出提高MCR的响应速度的方法.这些方法提高了MCR动态控制过程中的稳定性和可靠性,其成果已经在10 kV和35 kV的变电站中得到应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程汉湘	广东技术师范大学天河学院	4	5	1.0	2.0
2	夏健新	广东技术师范大学天河学院	2	1	1.0	1.0
3	熊培枫	广东技术师范大学天河学院	1	1	1.0	1.0