基于BAS-BP模型的谐波检测

• 作者: 吴雷 孙飞跃
• 来源期刊: 通信电源技术
• 关键词: 谐波检测 局部最优 神经网络 天牛须搜索
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 研制开发
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 字数: 2914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19399/j.cnki.tpt.2020.10.008

摘要

有多种方法可以检测电力系统中的谐波,当前最常用的是基于瞬时无功功率理论的谐波检测算法,但是瞬时无功功率理论涉及到多次坐标变换,计算量大且谐波检测存在延时.近年来,随着神经网络研究的不断深入,开始采用基于BP神经网络的模型进行谐波检测,可以减少系统复杂度,检测速度快,适应能力强.但这种方式的缺点是随机初始化权阈值,使得BP神经网络存在在训练过程中陷入局部最优的问题,最终导致模型精确度不高.为此,采用天牛须搜索(Beetle Antennae Search)优化BP神经网络,并将训练好的BAS-BP模型运用于谐波检测.通过Simulink仿真对比BAS-BP模型与BP模型和ip-iq模型,论述了BAS-BP模型在谐波检测方面的可行性与优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴雷	江南大学物联网工程学院	90	641	13.0	22.0
2	孙飞跃	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0