【摘 要】
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提出了一种基于离散傅里叶分析的时间序列自回归方法(AR),用于电能质量不平衡度指标的预测。首先利用离散傅里叶变换对指标序列进行频域分析,提取指标序列的低频分量,对指标
【机 构】
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广州供电局有限公司电力试验研究院; 华北电力大学电气与电子工程学院;
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提出了一种基于离散傅里叶分析的时间序列自回归方法(AR),用于电能质量不平衡度指标的预测。首先利用离散傅里叶变换对指标序列进行频域分析,提取指标序列的低频分量,对指标序列的各个低频分量分别利用时间序列自回归方法进行预测,然后对这些分量预测值进行离散傅里叶反变换,得到不平衡度指标序列的预测值。通过实际数据验证,离散傅里叶分析能够减小高频噪声的影响,对比BP神经网络预测方法,结果表明,所提出的基于离散傅里叶变换的AR方法可以对不平衡度指标进行有效预测。
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