典型文献
基于线性神经网络的配电网非整次谐波检测溯源
文献摘要：
针对现有谐波检测装置对非整次谐波检测精度较低、检测结果有效性不足的问题,提出对线性神经网络进行改进,实现权值参数的灵活调整;并通过将BP神经网络与线性神经网络相结合,先进行基波检测再进行非整次谐波检测;接着引入加汉宁窗的快速傅里叶变换,进行数据预处理,以减少线性神经网络的计算量,进一步保证检测精度和运算速率.最后通过仿真验证改进后的非整次谐波检测模型的检测精度.结果表明,改进后的检测模型的检测误差极低,在10-4的精度范围内,检测精度极高,且具有较高的抗噪能力,在随机噪声环境下的检测精度也存在明显提升,基本满足设计要求.
文献关键词：
BP神经网络;基波;非整次谐波
中图分类号：
作者姓名：
黄雁;肖荣洋;房立腾;王竹勤;张丽镪
作者机构：
国网福建省电力有限公司龙岩供电公司,福建龙岩364000
文献出处：
引用格式：
[1]黄雁;肖荣洋;房立腾;王竹勤;张丽镪-.基于线性神经网络的配电网非整次谐波检测溯源)[J].自动化与仪器仪表,2022(05):44-48
A类：
非整次谐波
B类：
配电网,谐波检测,检测装置,检测精度,权值参数,基波检测,汉宁窗,快速傅里叶变换,数据预处理,计算量,仿真验证,检测模型,检测误差,随机噪声,噪声环境
AB值：
0.254493
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