基于FFT和神经网络的非整数次谐波分析改进算法

摘要：

运用神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但该种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测.为精确检测非整数次谐波,该文提出一种改进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT算法和改进的线性人工神经元模型结合起来,提出一种改进的非整数次谐波分析算法.首先,对采样信号用加汉宁窗的FFT算法进行预处理,得到谐波个数和精度不高的谐波次数;其次,根据谐波个数设定神经元的个数,根据预处理后得到的谐波次数设定神经网络谐波次数迭代的初始值;为了提高迭代速度,提出了谐波次数迭代步长自适应调整的算法.最后对改进后的人工神经网络进行训练,实现了非整数次谐波的精确检测.仿真实例表明,该方法能将频率相近的非整数次谐波分离,可有效提高谐波参数的检测精度和速度.

关键词：电力系统、快速傅里叶变换、人工神经网络、汉宁窗、谐波分析

所属期刊栏目：28

分类号：TM935

资助基金：教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划教育部人事司2001-182

在线出版日期：2008-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：102-108