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摘要:
针对现有谐波检测方法的适用范围小、测量精度低和抗干扰能力弱的缺陷,提出一种基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量组合优化算法.该方法利用全相位快速傅里叶变换对相位的优越检测能力得到谐波的相位信息,同时得到的谱线峰值可以为神经网络初始化提供依据;利用人工神经网络的自学习和抗干扰能力得到系统的谐波频率和幅值信息.仿真结果表明,基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量方法的适用范围更广,收敛速度更快,谐波检测的精度和鲁棒性也更优越.
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文献信息
篇名 基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的电网谐波检测组合优化算法
来源期刊 广东电力 学科
关键词 全相位快速傅里叶变换 人工神经网络 谐波检测 间谐波 组合优化算法
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 电网运行与控制|Power Grid Operation & Control
研究方向 页码范围 98-105
页数 8页 分类号 TM71
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2021.003.012
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研究主题发展历程
节点文献
全相位快速傅里叶变换
人工神经网络
谐波检测
间谐波
组合优化算法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
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