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一种神经元自适应谐波电流检测方法的数字仿真
引用本文:李自成,孙玉坤.一种神经元自适应谐波电流检测方法的数字仿真[J].电力系统保护与控制,2009,37(5):1-5,51.
作者姓名:李自成  孙玉坤
作者单位:江苏大学电气信息工程学院;
基金项目:江苏省高校研究生科技创新计划项目(1221140004);;江苏大学高级人才专项基金资助项目(1283000064)
摘    要:基于单个神经元的有源电力滤波器单相电路自适应谐波电流检测方法的性能与一个周期内的采样个数、输入量个数、学习率和惯性系数有关。数字仿真发现:一个周期内的采样个数和学习率对该方法的检测精度和动态响应时间影响较大,它们既不能太大也不能太小,应选择适中;输入量的个数对该方法的检测精度影响较大,而对该方法的动态响应时间影响不大,它越小越好,建议取1;惯性系数对该方法的性能影响很小,建议取0。

关 键 词:有源电力滤波器  非线性负载电流  基波有功电流  基波无功电流  谐波电流  傅立叶级数  神经元  自适应能力  

Digital simulation of an adaptive harmonic current detection method based on a neuron
LI Zi-cheng,SUN Yu-kun.Digital simulation of an adaptive harmonic current detection method based on a neuron[J].Power System Protection and Control,2009,37(5):1-5,51.
Authors:LI Zi-cheng  SUN Yu-kun
Affiliation:College of Electrical and Information Engineering;Jiangsu University;Zhenjiang 212013;China
Abstract:The performance of the adaptive harmonic current detection method based on a neuron for single-phase's active power filter is relative to the sample number in a cycle,the number of input,learning rate and inertial coefficient. Digital simulation finds that both the sample number in a cycle and learning rate have biggish influence to its detection precision and dynamic responding time,they should be neither too big nor too small,and they should be mezzo. the number of input has biggish influence to its detec...
Keywords:active power filter  non-linear load current  fundamental active current  fundamental reactive current  harmonic current  Fourier series  neuron  adaptive ability  
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