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基于复变自适应神经网络的电网相位估计方法
  • ISSN号:1005-3026
  • 期刊名称:《东北大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TM76[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(61433004);国家自然科学基金资助项目(51467017)
中文摘要:

针对非理想电网电压下,不平衡电压、频率偏移引起的电网相位难以检测的问题,提出了一种在复变域下使用的基于自适应神经网络的电网相位估计方法.首先,对非理想电网电压进行建模,在得到神经网络模型的基础上,将复变最小均方算法的权值更新方法应用到神经网络权值更新过程中,利用神经网络权值实现对相位的估计.为了跟踪电网频率,设计了电网频率跟踪环节,并对收敛性进行了分析.仿真和实验的结果表明所提出的方法能够快速准确地对非理想电压下的电网相位进行估计.

英文摘要:

Aiming at the difficulty of grid phase detection under non-ideal voltage caused by unbalanced voltage and frequency fluctuation,a phase estimation method was proposed for power system based on complex adaptive neural network. On the basis of neural network model of nonideal grid voltage,the weight update method of complex least mean squares to the process of weight update procedure of neural network was introduced. Then the weights of neural network were used to calculate the phase. To trace the frequency of grid,a frequency tracing unit was designed and it was proved to be convergent. The simulation and experiment results demonstrate that the proposed method is able to estimate the phase rapidly and precisely under non-ideal voltage conditions.

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期刊信息
  • 《东北大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:汪晋宽
  • 地址:沈阳.南湖
  • 邮编:110819
  • 邮箱:
  • 电话:024-83687378
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-3026
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1344/T
  • 邮发代号:8-120
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊二等奖,教育部优秀高校自然科学学报一等奖二次,获原冶金部科技期刊质量评比一等奖三次,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:23296