| 一种适用于电力系统谐波分析的神经网络模型 |
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| 引用本文： | 陈柏桃,肖秀春,姜孝华.一种适用于电力系统谐波分析的神经网络模型[J].现代计算机,2009(7):12-15. |
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| 作者姓名： | 陈柏桃 肖秀春 姜孝华 |
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| 作者单位： | 陈柏桃(广东海洋大学法规与质量管理处,湛江,524025);肖秀春(广东海洋大学信息学院,湛江,524025;中山大学信息科学与技术学院,广州,510275);姜孝华(中山大学信息科学与技术学院,广州,510275) |
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| 基金项目： | 浙江大学CAD/CG国家重点实验室开放课题 |
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| 摘 要： | 提出一种适用于电力系统谐波分析的神经网络模型,为求解该神经网络权值参数.推导了基于非线性优化思想的权值参数自适应学习算法.该算法同步调整隐层神经元和输出层神经元权值参数,以优化神经网络能量函数.为了验证算法的有效性,应用该算法对电力系统谐波进行仿真实倒研究.仿真结果表明,利用该算法能以非常高的精度同步求解电力系统基波频率以及各次谐波的幅值和相位.
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| 关 键 词： | 谐波分析 神经网络 非线性优化 基波频率 |
A Novel Neural Network Model for Power System Harmonics Analysis |
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