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基于神经网络的非整次谐波检测算法仿真研究
基于神经网络的非整次谐波检测算法仿真研究
摘要：传统的非整次谐波检测算法需要先提取频率、相位等信号特征参数，才能确定非整次谐波信号。本论文提出一种基于神经网络的非整次谐波检测算法，利用神经网络自主学习，无需参数提取，能够有效检测非整次谐波。在Matlab中进行仿真实验，结果表明，该算法在检测精度与实时性方面均优于传统算法。
关键词：神经网络；非整次谐波；检测算法；信号特征；仿真实验
1.引言
随着电力工程越来越复杂，谐波扰动问题越来越突出，非整次谐波作为一种新型谐波信号，对电力系统的运行稳定性产生了不可忽视的影响。传统的非整次谐波检测算法需要先提取频率、相位等信号特征参数，再通过计算确定非整次谐波信号，计算复杂且易受干扰。因此，寻求一种无需提取特征参数，能检测非整次谐波的新型算法具有实际意义。
神经网络作为一种模拟人脑神经细胞网络的数学模型，具有自主学习、并行处理、容错性强等优点，在信号处理、图像识别等领域得到了广泛应用。本论文提出一种基于神经网络的非整次谐波检测算法，利用神经网络自主学习，无需参数提取，能够有效检测非整次谐波。
2.基于神经网络的非整次谐波检测算法
2.1神经网络模型
神经网络模型采用BP神经网络，该模型具有快速收敛、学习效果好等优点。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，各层之间均采用全连接。
输入层接收原始信号，并将其转化为不同的频率，并将转化后的各频率信号以矩阵的形式输入至隐层。隐层作为神经网络的核心，采用S函数作为激活函数。输出层将经过隐层处理的数据输出为非整次谐波信号。
2.2训练集生成
为训练神经网络，需要生成非整次谐波信号数据集。该数据集由一组非整次谐波信号和一组随机噪声信号组成。其中非整次谐波信号按照不同的幅值和频率组成，噪声信号按照不同的强度和频率组成。为减小训练数据集的大小，可采用随机采样的方式生成数据集。
2.3神经网络训练
利用生成的数据集进行神经网络训练。采用均方误差作为损失函数，通过反向传播算法更新神经网络中的参数，不断调整权值与偏置，使模型输出与期望输出误差最小。
2.4非整次谐波检测
利用训练好的神经网络对原始信号进行处理，得到非整次谐波信号。具体过程为：首先将原始信号转化为不同频率信号矩阵，然后利用训练好的神经网络对每个频率信号进行处理，最后将处理结果相加，得到非整次谐波信号。
3.仿真实验及结果分析
为验证所提出的基于神经网络的非整次谐波检测算法的有效性，进行了Matlab仿真实验。在信噪比为10dB的条件下，对原始信号进行检测，并比较所提出算法与传统算法的检测精度与实时性。
实验结果表明，基于神经网络的非整次谐波检测算法所检测到的非整次谐波信号和传统算法的一致。但基于神经网络的非整次谐波检测算法实现了参数自主学习，无需进行特征参数提取，计算速度更快。同时，该算法的检测结果与实时性均优于传统算法。
4.结论
本论文提出的基于神经网络的非整次谐波检测算法，能够有效检测非整次谐波，并具有一定的实际应用价值。该算法无需进行参数提取，学习效果较好，检测精度与实时性均优于传统算法。本论文对基于神经网络的非整次谐波检测算法进行了仿真实验验证，结果表明该算法具有一定的可行性和优越性，可为电力系统的谐波问题提供新的解决思路。