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基于反馈神经网络的电压暂降特征量实时检测方法
  • ISSN号:1007-449X
  • 期刊名称:电机与控制学报
  • 时间:0
  • 页码:19-25
  • 语言:中文
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]华中科技大学电气与电子工程学院,湖北武汉430074, [2]中南财经政法大学信息学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家科技支撑计划资助项目(2007BAA12B03); 国家自然科学基金资助项目(50777026)
  • 相关项目:面向三相四线制谐波治理的三电平三桥臂中分逆变器关键技术研究
中文摘要:

动态电压恢复器(DVR)主要用于补偿电压暂降,而实现电压暂降特征量快速、准确地检测是电压暂降补偿的前提。本文提出了一种基于反馈型神经网络的电压暂降快速、实时检测方法,探讨了该方法的建模问题和仿真技术。该方法利用反馈神经网络实现了在误差最小条件下的电压暂降检测,检测精度高、响应速度快、实时性好,为实现快速、准确电压暂降检测提供了一种新方法。仿真结果证明了该方法的有效性和优良性能。

英文摘要:

A dynamic voltage restorer (DVR) that can keep voltage sags away from sensitive loads is mainly used for compensating the voltage sags.However,the real-time detection of voltage sags is required as this information is normally embedded within the core of a main DVR control scheme.A new scheme for real-time detecting voltage sags is proposed in this paper based on feedback neural network,which is able to compute the phase shift and voltage reduction of the supply voltage.The average delay model has better stability,and the detect model can make good real-time detection.Simulation results show that the dynamic process of detecting waveforms is fast,the proposed scheme is an efficacious way to detect voltage sags,and its validity is validated by the simulation results.

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期刊信息
  • 《电机与控制学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:黑龙江教育厅
  • 主办单位:哈尔滨理工大学
  • 主编:戈宝军
  • 地址:哈尔滨市南岗区学府路52号
  • 邮编:150080
  • 邮箱:djkz-emc@188.com
  • 电话:0451-86396392
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-449X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1408/TM
  • 邮发代号:14-46
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10904