【摘 要】
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针对传统ip-iq算法结构复杂、延时长、抗干扰能力差的问题,利用人工神经网络具有强大的自适应性以及对任意非线性逼近能力的特点,提出一种基于BP神经网络的谐波电流检测方法,
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院,国网钟祥市供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(41601399)
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针对传统ip-iq算法结构复杂、延时长、抗干扰能力差的问题,利用人工神经网络具有强大的自适应性以及对任意非线性逼近能力的特点,提出一种基于BP神经网络的谐波电流检测方法,在神经网络的输入端增加一附加量,将检测到的三相负载电流和虚拟磁链空间位置角作为神经网络系统输入,以改善神经网络的检测性能,提高检测的准确性。最后根据这种检测方法建立仿真模型,仿真结果验证了其优越性。
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