基于BP神经网络的新型电力谐波检测方法
崔小白
（东南大学 电气工程学院，江苏 南京 210096）
摘 要：为了满足电能质量在实时检测、动态响应和精确跟踪等方面对谐波检测方法的要求，利用神经网络可以快速充分逼近任意非线性的特点，通过设计训练样本，优化系统参数，给出了一种基于BP 神经网络的新型谐波检测技术。运用Matlab/Simulink 软件构建仿真模型，对信号处理过程和结果进行了显示，验证了该方法的可行性及优越性。
关键词：谐波电流检测；BP 神经网络；有源电力滤波器；Matlab/Simulink 软件
中图分类号：TM714.3 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2016)11-0011-05
New Type of Power Harmonic Detection Method Based on
Back-Propagation Neural Network
CUI Xiao-bai
（School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China）
Abstract: To meet the requirements of power quality in the aspects of real-time detection, dynamic response and precise tracking for harmonic
detection, this paper used the characteristics that the neutral network could quickly and fully approached to any nonlinear to optimize system parameters by the design of training samples. This paper gave a kind of new type of harmonic detection technique. Simulink in Matlab software was used to build the simulation model to display the signal treating process and results, which verifies the feasibility and superiority of the method.
Key words: harmonic current detection; back-propagation neutral network; active power filter; Matlab/Simulink software
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