基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量含諧波無功功率的快速算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、無功功率的測(cè)量對(duì)無功補(bǔ)償、節(jié)能減排都有著重要的意義。但是近年來,隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,越來越多的現(xiàn)場(chǎng)存在諧波現(xiàn)象,如何準(zhǔn)確測(cè)量無功功率尤為重要。目前大部分智能電量?jī)x表均采用以ADE7758芯片為核心的解決方案進(jìn)行交流采樣,該芯片因功能全面、編程方便、硬件簡(jiǎn)單、價(jià)格便宜,深受廣大用戶喜愛。但是由于ADE7758內(nèi)部算法的固有缺陷,使其在測(cè)量含有諧波的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中,所計(jì)算出的無功功率存在明顯偏差。論文首先分析研究了國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出的一些算法,如希

2、爾伯特算法、FFT算法、小波變化以及處于研究階段的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。在此基礎(chǔ)上,著重研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測(cè)量無功功率上的應(yīng)用,進(jìn)而設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量無功功率的快速算法。論文從網(wǎng)絡(luò)模型選取、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)等多方面進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化,提高了速度和精度。論文對(duì)該算法進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn),通過編程仿真驗(yàn)證了算法的精準(zhǔn)度和實(shí)時(shí)性,并與其他的常用算法進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,該算法實(shí)時(shí)性好、精準(zhǔn)度高,很好地達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目