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基于RBF神经网络的谐波电流检测方法
被引量：
6
1
作者
葛明臣
张新宇
胥良
《煤矿机械》
2017年第7期152-154,共3页
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RB...
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题。并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性。
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关键词
静止无功发生器
电流检测
ip-iq运算方式
RBF神经网络
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的谐波电流检测方法
被引量：
6
1
作者
葛明臣
张新宇
胥良
机构
黑龙江科技大学电气与信息工程学院
黑龙江龙煤集团有限公司鹤岗分公司
出处
《煤矿机械》
2017年第7期152-154,共3页
文摘
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题。并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性。
关键词
静止无功发生器
电流检测
ip-iq运算方式
RBF神经网络
Keywords
static var generator
current detection
ip-iq
arithmetic
RBF neural network
分类号
TH183 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RBF神经网络的谐波电流检测方法
葛明臣
张新宇
胥良
《煤矿机械》
2017
6
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