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基于自适应神经网络的谐波分析模型与算法 harmonic analysis model and algorithm based on adaptive neural network
NO．7
2008年7月 电工技术学报 V01．23
第23卷第7期 TRANSACTl0NSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETY Jul． 2008
基于自适应神经网络的谐波分析模型与算法
蔡忠法 陈隆道 陈国志
(浙江大学电气工程学院 杭州 310027)
摘要 提出一种周期信号的谐波基函数神经网络模型及基于该模型的谐波分析算法。该算法
将基波频率和谐波幅值相位共同作为权值参与学习调整，通过自适应测量原理估计各次谐波参数，
算法的收敛性定理为学习率的选择提供了理论依据。对信号存在频率偏差和含有白噪声两种情况
分别进行了仿真，结果表明该算法精度高、收敛速度快，适合于非同步采样和短数据下的电力系
统谐波分析。
关键词：电力系统 谐波分析 神经网络 谐波基函数 自适应测量
中图分类号：TM714；TM935
HarmonicModeland Basedon
Analysis Algorithm
NeuralNetwork
Adaptive
Cai Chen ChenGuozhi
ZhongfaLongdao
310027China)
(ZhejiangUniversityHangzhou
AbstractAneuralnetworkmodelnamedharmonicbasis
function(HBF)of
multi—frequency
on
is aharmonic basedtheHBFmodelispresented．
periodicsignalsproposed，and analysisalgorithm
Inthe fundamentalandtheharmonic
supposedalgorithm，the frequency amplitude—phaseparameters
as neededtobe harmonic areestimatedthe
areintroduced
weights adjusted．Theparameters through
measurementtheorem．The theoremofthe theoretical
adaptive convergence algorithmprovided guides
for ofthe rates．Simulationsareconductedonthe with deviationas
selectinglearning signalsfrequency
wellaswithwhitenoises．The thatthe achieves and
resultsshow algorithm highaccuracyrapidspeed
in andisa candidatefor
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