作　　者： ; ;

机构地区： 长沙铁道学院

出　　处： 《长沙铁道学院学报》 1999年第3期54-58,111,共6页

摘　　要： 基于自适应噪声对消技术及人工神经网络（ＡＮＮ）理论，提出非线性负载高次谐波及基波无功电流动态检测的一种新方法．所设计的谐波检测系统在线训练ＡＮＮ并具有二级滤波，即使非线性负载运行发生了变化，该系统仍能根据需要快速检测出以下多个参数：基波有功、无功电流，基波位移因数，特定的几次（如３、５、７次等）谐波电流及其余的谐波总电流等．仿真结果证实，该系统所检测出的各项参数的波形畸变和相移非常小．可应用于电力系统谐波补偿． Based on self-adaptive noise countervaailing m ethod and artificialneuralnet- w ork (ANN) theory, this paperproposes a new approach to dynam ic detect- ing harm onics and fundam ental reactive current of nonlinear loads. As the ANN is trained on line, the detecting system , w ith tw o-levelfilter, can de- tect the follow ing param eters: fundam entalactive and reactive current, fun- dam entalphase diaplacem ent factror, assigned orders (e.g.3, 5, 7 orders) harm onics and thetotalharm onics ofthe rest, even iftheoperation ofnonlin- ear olads changes abruptly. The sim ulation proves that the distortion and phase diaplacem entofthe ANN outputw aveform s arevery tiny. Thissystem can be applied in pow ersystem real-tim em onitoring and in harm oniccom pen- sation ofactive pow erfilter, especially ofhybrid active pow er filter.

关 键 词： 自适应噪声 对消技术 高次谐波 无功电流

领　　域： [电气工程]