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基于Hopfield神经网络和高精度算法的谐波电流检测方法研究

作　者: 邹宇
导　师: 王萍
学　校: 天津大学
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 谐波检测 Hopfield神经网络有源电力滤波器加窗函数插值算法 MATLAB
分类号: TM714
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 175次
引　用: 2次
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内容摘要

谐波检测是谐波问题中的一个重要分支,对抑制谐波有着重要的作用。谐波的分析和测量是电力系统分析和控制中的一项重要工作,是继电保护、判断故障点和故障类型等工作的重要前提。准确、实时的检测出电网中瞬态变化的畸变电流、电压,是众多国内外学者致力研究的目标。常规的谐波测量方法主要有:模拟带通或带阻滤波器测量谐波;基于傅立叶变换的谐波测量;基于瞬时无功功率的谐波测量;基于小波变换或人工神经网络的谐波检测方法等。但是,各种基本方法在实际运用中均有不同程度局限及缺点。针对这一问题,在以上各种方法基础上的拓展和改进方法应运而生,特别是在适应有源电力滤波方向上的新的和改进的方法受到特别的重视。本文在对前人谐波检测理论和实现方法的深入研究基础上,提出了一种同时具备高精度和实时性能的综合的谐波检测方法。该方法运用了Hopfield神经网络的能量函数和优化计算原理,配合傅立叶加窗插值算法,使得神经网络和傅立叶算法有效并互补性的结合起来,达到了精确、快速检测谐波的目的。特别提出了串行与并行两种具备不同特点的Hopfield神经网络检测结构和相应的频率检测模型。本文系统地论证推导了Hopfield神经网络谐波检测理论以及不同检测结构的性能特点,得到了一整套较为完整的Hopfield神经网络用以检测电力谐波的理论推导和系统结构。在MATLAB/SIMULINK环境下对该方法的精确性、快速性和自适应性等做了大量的仿真验证。鉴于其优良的性能,未来可将其应用于有源电力滤波等领域。

全文目录

中文摘要  2-3
ABSTRACT  3-6
第一章绪论  6-17
  1.1 谐波与谐波的危害  6-13
    1.1.1 谐波的概念  6
    1.1.2 谐波的危害  6-8
    1.1.3 谐波的标准  8-9
    1.1.4 谐波的抑制  9-13
  1.2 本课题国内外研究现状和研究意义  13-16
    1.2.1 谐波检测的方法  13-16
    1.2.2 课题研究的意义  16
  1.3 本课题研究的内容和创新点  16-17
第二章 HOPFIELD神经网络  17-25
  2.1 人工神经网络  17-21
    2.1.1 人工神经元模型  17-19
    2.1.2 人工神经网络模型  19-20
    2.1.3 人工神经网络学习  20-21
    2.1.4 神经网络的软件设计和硬件实现  21
  2.2 Hopfield神经网络  21-25
    2.2.1 连续时间Hopfield网络模型  22-23
    2.2.2 Hopfield神经网络的能量函数  23-24
    2.2.3 优化计算  24-25
第三章 HOPFIELD神经网络谐波检测系统设计  25-35
  3.1 谐波的数学模型  25
  3.2 Hopfield神经网络谐波检测的串行结构  25-27
  3.3 Hopfield神经网络谐波检测的并行结构  27-28
  3.4 Hopfield神经网络谐波检测结构的稳定点唯一性分析  28-30
  3.5 Hopfield神经网络基波频率检测结构  30-35
第四章基于高精度算法的基波频率检测  35-47
  4.1 傅立叶变换  35-38
    4.1.1 傅立叶级数  35-37
    4.1.2 傅立叶变换  37-38
  4.2 频谱泄漏和栅栏效应  38-40
    4.2.1 窗函数  38-39
    4.2.2 频谱泄漏和栅栏效应  39-40
  4.3 高精度算法求解基波频率  40-47
    4.3.1 窗函数选取  40-41
    4.3.2 插值算法求解频率  41-43
    4.3.3 算法模拟分析  43-46
    4.3.4 加窗插值算法与传统FFT算法的频率检测比较  46-47
第五章 HOPFIELD神经网络谐波检测系统性能分析  47-63
  5.1 MATLAB/SIMULINK简介  47-48
  5.2 系统仿真验证  48-59
    5.2.1 谐波检测对象  48
    5.2.2 谐波检测结果  48-50
    5.2.3 基波频率校正效果比较  50-52
    5.2.4 不同初始条件下的谐波检测  52-53
    5.2.5 谐波幅值与相角发生跳变时的谐波检测  53-55
    5.2.6 有源滤波系统仿真  55-57
    5.2.7 Hopfield网络并行检测结构的谐波检测  57-59
  5.3 基于FPGA和DSP的系统软硬件设计  59-63
    5.3.1 基于FPGA的谐波检测模块设计  59-61
    5.3.2 基于DSP的加窗插值算法实现设计  61-63
第六章结束语  63-64
参考文献  64-67
发表论文和科研情况说明  67-68
附录一 Hopfield 神经网络 S 函数采样程序  68-69
附录二加 Hanning 窗的插值算法仿真程序  69-70
致谢  70

基于Hopfield神经网络和高精度算法的谐波电流检测方法研究

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