大庆石油学院学报
大慶石油學院學報
대경석유학원학보
JOURNAL OF DAQING PETROLEUM INSTITUTE
2010年
1期
94-97
,共4页
人工神经网络%粒子群算法%谐波检测%多层前馈神经网络
人工神經網絡%粒子群算法%諧波檢測%多層前饋神經網絡
인공신경망락%입자군산법%해파검측%다층전궤신경망락
artificial neural network%particle swarm optimization%harmonic measurement%multilayered feed forward neural met work(MLFNN)
根据谐波的傅里叶分析,把对谐波相位和幅值的检测转化为对谐波的正余弦分量幅值的检测. 提出一种应用基于粒子群优化算法的多层前馈神经网络(MLFANN)实现谐波检测的方法,并构造一个3层MLFNN,以电网中最常见的3次、5次谐波为例,给出检测的实现方法. MATLAB仿真结果表明,该谐波检测方法具有较强的泛化能力和较高的检测精度.
根據諧波的傅裏葉分析,把對諧波相位和幅值的檢測轉化為對諧波的正餘絃分量幅值的檢測. 提齣一種應用基于粒子群優化算法的多層前饋神經網絡(MLFANN)實現諧波檢測的方法,併構造一箇3層MLFNN,以電網中最常見的3次、5次諧波為例,給齣檢測的實現方法. MATLAB倣真結果錶明,該諧波檢測方法具有較彊的汎化能力和較高的檢測精度.
근거해파적부리협분석,파대해파상위화폭치적검측전화위대해파적정여현분량폭치적검측. 제출일충응용기우입자군우화산법적다층전궤신경망락(MLFANN)실현해파검측적방법,병구조일개3층MLFNN,이전망중최상견적3차、5차해파위례,급출검측적실현방법. MATLAB방진결과표명,해해파검측방법구유교강적범화능력화교고적검측정도.
