[发明专利]基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法

权利要求书

1.基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)搭建CVT等效电路模型及所在电力系统模型，测量CVT等效电路的输入、输出信号；

2)借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数；

3)实测CVT二次侧电压输出信号；

4)借助BP神经网络训练所得网络函数及实测CVT二次侧输出信号计算得到CVT一次侧电压输入信号。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤1)中，CVT等效电路模型采用典型谐振型阻尼回路或速饱和电抗器型阻尼回路。

3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤2)中，BP神经网络算法流程包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测。

4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，步骤2)中，网络训练的具体过程包括：①网络初始化；②隐含层输出计算；③输出层输出计算；④误差计算；⑤权值更新；⑥阈值更新；⑦判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回②。

5.根据权利要求4所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，所述隐含层，其节点转移函数采用logsig函数。

6.根据权利要求4所述的基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，所述输出层，采用purelin函数。