【摘 要】
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研究基于粒子群优化自适应最小二乘法的电网谐波估计方法,针对自适应最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法对初始值敏感的问题,本文利用粒子群(Particle Swarm Optimiz
【机 构】
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深圳大学光电工程学院,深圳大学机电与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(编号51477104),深圳市基础研究计划资助(编号JCYJ20140418193546100、JCYJ20150525092941041)
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研究基于粒子群优化自适应最小二乘法的电网谐波估计方法,针对自适应最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法对初始值敏感的问题,本文利用粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法得到最优化的电网谐波参数即状态向量的权重初始值,再利用自适应最小二乘法(RLS)对电网谐波参数进行参数估计。对静态和动态的电压信号进行仿真分析,并比较了不同的噪声环境下参数估计效果,最后还应用本文所提方法对电网动态子谐波和间谐波进行了仿真分析。仿真结果表明,与可变约束最
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