【摘 要】
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针对风力发电风电并网中各类谐波分析算法的准确度和收敛速度不高的问题,提出了一种基于改进KMC-BP神经网络的风电场谐波特性分析方法.该算法利用果蝇算法对输入信号进行聚类分析,再结合BP神经网络算法得到输入和输出信号的映射关系,并分析获得数据中包含的谐波频率、幅值和相位.仿真数据和实测数据验证表明,该方法相比于FFT算法、BP神经网络分析方法具有更高的检测精度和更快的分析速度.
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830046
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针对风力发电风电并网中各类谐波分析算法的准确度和收敛速度不高的问题,提出了一种基于改进KMC-BP神经网络的风电场谐波特性分析方法.该算法利用果蝇算法对输入信号进行聚类分析,再结合BP神经网络算法得到输入和输出信号的映射关系,并分析获得数据中包含的谐波频率、幅值和相位.仿真数据和实测数据验证表明,该方法相比于FFT算法、BP神经网络分析方法具有更高的检测精度和更快的分析速度.
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