基于改进型小波神经网络的谐波检测方法

• 作者: 朱晓青 李圣清 王飞刚
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 谐波 小波神经网路 神经网络 自相关 收敛 优化
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: TM933
• 字数: 2801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.010.019

摘要

随着大功率器件使用,造成电网中有大量谐波,威胁设备的安全.提出运用小波神经网络(Wave Neural Network,WNN)算法来检测谐波.首先,针对神经网络初始值设置不当导致的网络收敛慢甚至不收敛的问题,提出了网络初始参数自相关修正的优化方法,提高了网络的性能.其次,运用附加动量项的训练算法平滑了权值学习路径,有效避免了网络训练陷入局部最小,提高了谐波检测精度.最后,经过与其它检测方法的仿真对比,证明了所述方法具有收敛速度快,检测精度高的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李圣清	湖南工业大学电气与信息工程学院	79	380	10.0	14.0
2	朱晓青	湖南工业大学电气与信息工程学院	16	57	4.0	6.0
3	王飞刚	湖南工业大学电气与信息工程学院	2	2	1.0	1.0