基于NNAC算法的电能质量暂态扰动检测

摘要：

　　针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题，在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上，提出了基于神经网络自适应控制（NNAC）的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构，采用Hebb学习规则进行权值学习，并对电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等暂态扰动进行了仿真测试，结果表明所提算法可以很好地检测电网中的暂态扰动信号的类型，确定扰动发生的起始时刻和持续时间，且分析计算简单，速度快，计算所得数据量少，在电能质量扰动检测中更加具有实时性。

关键词：神经网络、自适应控制、Hebb学习规则、暂态扰动

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：湖南省科技计划项目No.2010GK3179；益阳市科技计划项目No.2011JZ46。

在线出版日期：2013-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：125-128