基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電力系統(tǒng)諧波分析方法.pdf

1、近年來，隨著電力電子技術(shù)的廣泛應(yīng)用，電力系統(tǒng)諧波污染日益嚴(yán)重，已成為電能質(zhì)量的公害。諧波測量是諧波問題的一個重要分支，它是諧波問題研究的主要依據(jù)，也是研究分析問題的出發(fā)點。諧波測量方法是諧波測量的核心環(huán)節(jié)，本文對諧波測量方法進(jìn)行了研究分析。 本文詳細(xì)地介紹了目前常用的幾種諧波分析算法的原理、應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問題，并針對各種算法應(yīng)用中存在的計算精度低、計算量大等若干問題，建立了基于電力系統(tǒng)諧波模型的傅立葉基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究了基于

2、梯度下降法和遞推最小二乘法的傅立葉基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法和Prony改進(jìn)算法。為了保證算法的收斂性，提出并證明了該算法的收斂性定理，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的選擇提供了理論依據(jù)。為了驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在電力系統(tǒng)諧波分析中的有效性，本文進(jìn)行了計算機(jī)仿真研究以及和其它算法的比較研究。研究結(jié)果表明，本文提出的電力系統(tǒng)諧波分析方法具有計算精度高和計算速度快的特點。特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Prony相結(jié)合的改進(jìn)算法有效避免了傳統(tǒng)Prony算法中矩陣求逆的問題，提高