滤波器-神经网络的谐波检测方法

摘要：

电网谐波的高精度检测是电能计量和电能质量评估的基础.针对神经网络的谐波检测算法中,计算精度受基波频率精度影响较大的问题,提出用数字滤波结合牛顿反插值算法得到高精度的基波频率,然后用线性神经网络算法检测电力系统各次谐波的频率、幅值和相位.计算结果表明,该算法在频率波动和白噪声干扰的情况下,依然能得到高精度的谐波参数信息,其精度远高于FFT算法与加汉宁窗的FFT算法,在电力系统谐波测量中有一定的应用价值.

关键词：谐波分析、人工神经网络、数字滤波、牛顿插值、汉宁窗

所属期刊栏目：39

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：重庆大学研究生科技创新基金CDJXS111500017

在线出版日期：2011-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-47