【摘 要】
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针对变电站噪声有源控制技术中存在的算法性能较差和易受周边环境影响的问题，本文利用人工神经网络、小波技术及遗传算法对该技术进行改进。首先结合小波技术和人工神经网络来
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,江苏省电力公司南京供电公司
【基金项目】
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国家电网公司总部2011年重点科技项目(2011-0810-2251)
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针对变电站噪声有源控制技术中存在的算法性能较差和易受周边环境影响的问题，本文利用人工神经网络、小波技术及遗传算法对该技术进行改进。首先结合小波技术和人工神经网络来预测噪声控制系统的参考输入信号，然后根据小波去噪原理滤除进入误差传感器的混合噪声中由周边环境引起的高频干扰噪声，并将剩余噪声反馈至系统控制器中，最后利用遗传算法优化控制器中小波神经网络的参数，实现变电站噪声的最佳控制。对变电站内变压器振动和噪声数据进行仿真，结果表明改进后的方法有效地提高了系统的噪声跟踪速度、降噪量及稳定性，可以使变电站降噪达到满
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