[发明专利]基于多层前馈神经网络的电力系统谐波分析方法有效
| 申请号： | 201110200347.7 | 申请日： | 2011-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN102353839A | 公开（公告）日： | 2012-02-15 |
| 发明（设计）人： | 赵丽娟;李永倩 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G01R23/16 | 分类号： | G01R23/16;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 黄家俊 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了电力系统信号测试技术领域中的一种基于多层前馈神经网络的电力系统谐波分析方法。本发明根据光纤电压传感器或光纤电流传感器获得电力系统电压或电流信号，建立了一个单隐层的多层前馈神经网络，激励函数为正弦和余弦函数，可变参数为谐波幅值和角频率，对于获得的电力系统信号加汉宁窗，然后进行离散傅立叶变换，将校正后各次谐波的正弦和余弦分量的幅值以及谐波角频率作为该神经网络的初始权值，并在此基础上采用RPROP算法训练，根据训练得到的权值即可获得各次谐波的幅值和频率。本发明方法计算结果精确度高、速度更快，大幅提高了短采样时间时谐波分析精确度，同时原理简单、实现容易。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 神经网络 电力系统 谐波 分析 方法 | ||
【主权项】：
基于多层前馈神经网络的电力系统谐波分析方法，其特征是所述方法包括以下步骤：步骤1：获取电力系统信号，对其加汉宁窗并进行离散傅立叶变换；步骤2：对进行离散傅立叶变换后得到的信号校正，获得各次谐波的正弦分量的幅值、余弦分量的幅值和角频率；步骤3：将步骤2的结果作为神经网络的权值，并用指定的算法对神经网络进行训练；步骤4：训练结束后，根据网络的权值获得各次谐波最终的幅值和频率。
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