基于分段迭代的电力谐波神经网络分析方法.pdf
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1、第 5 1卷第 2 3期 2 0 1 4年l 2月 1 O日 电测与仪表 El e c t r i c a l M e a s u r e m e nt& I n s t r ume nt a t i o n V0 1 51 N0 2 3 De c 1 0, 2 0 1 4 基 于分段迭代 的电力谐波神经 网络分析方法 水 操吴兵 , 张春梅 , 刘永胜 , 聂忠伟 , 杨超 , 付志红 ( 1 国网浙江建德市供 电公司, 浙江 建德 3 1 1 6 0 0; 2 重庆大学 电气工程学院 输配电装备及 系统 安全与新技术国家重点实验 室,重庆 4 0 0 0 3 0 ; 3 国网浙江杭州市余杭
2、 区供 电公 司,杭州 3 1 1 1 0 0 ) 摘要: 为了提高谐波和问谐波分析的速度、 精度和抗噪性能, 将基于分段迭代的增强型A d a l i n e 神经网络应用于 电力系统谐波和间谐波分析。该网络在加汉宁窗双谱线插值 F F T算法的基础上, 将采样数据按采样时间分 段, 依次用各段对应的误差信息来调整增强型A d a l in e 神经网络的参数。该方法结合一点迭代法和全部点迭代 法 的优点 , 既将各时段内的误差进行平均 , 减少噪声对参数调整的影 响, 又充分保 留误差中包含 的谐波 和间谐 波信息, 提高网络的精度。另外, 根据参数估计误差和频率对误差函数一阶偏导之间的关
3、系, 提出修正信号幅 值最大分量对应的频率调整量的处理方式, 提高网络的实时性和精度。仿真结果验证了分析结论的正确性。 关键词: 神经网络; 谐波; 间谐波; 加汉宁窗插值 F F r ; 分段迭代法; 幅值最大分量 中图分类号 : T M7 1 4 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 11 3 9 0 ( 2 0 1 4 ) 2 3 0 0 6 40 5 Pi e c e wi s e I t e r a t i v e Al g o r i t h m Ba s e d An a l y s i s M e t ho d f 0 r Po we r Ha mo ni c Ne u
4、r a l Ne t wo r k CAO W ub i n g ,Z HANG Ch u nme i ,LI U Yo n gs he n g 。 , NI E Zh o n gwe i ,YANG Ch a o ,FU Zh ih o n g ( 1 S t a t e G ri d Z h e j i a n g J i a n d e E l e c t ri c P o w e r C o m p a n y , J i a n d e 3 1 1 6 0 0 , Z h e j i a n g ,C h i n a 2 S t a t e K e y L a b o r a t o
5、 r y o f Po we r Tr a n s mi s s i o n Equ i pme nt& S y s t e m S e c u rit y a n d Ne w Te c h no l o g yCo l l e g e o f E l e c t r i c al E n g i n e e ri n g , C h o n g q i n g U n i v e r s i t y ,C h o n g q i n g 4 0 0 0 3 0 ,C h i n a 3 S t a t e G ri d Z h e j i a n g H a n g z h o u Y u
6、 h a n g E l e c t ri c P o w e r C o m p a n y ,H a n g z h o u 3 1 1 1 0 0 , C h i n a ) Ab s t r a c t :To i mp r o v e t he a n a l y t i c s p e e d,a c c u r a c y a n d a n t in o i s e pe rfo r ma nc e f o r h a r mo n i c a n d i n t e rh a rm o n i c a n a l y s i s ,a p i e c e wi s e i t
7、 e r a t i v e a l g o rit h m ba s e d e n h a nc e d Ad a l i n e n e u r al n e t wo r k i s a d o p t e d i n t h i s p a p e r Fi r s t l y,Ha n - ni ngwi n d o w d o u b l e s p e c t r u m l i n e i n t e r p o l a t i o n FFr a l g o rit h m i s u s e d t o ma k e t h e s a mp l i n g d a t
8、a d i v i d e d a c c o r d i n g t o t h e s a m p l i n g t i m e and t o a d j u s t t h e e n h a n c e d A d a l i n e n e u r al n e t w o r k p a r am e t e r s b a s e d o n c o r r e s p o n d i n g e rr o rs fo r e a c h s e g me n t Co mb i n g o n ep o i n t a n d a l lp o i n t i t e r
9、a t i v e a l g o rit h m ,t he p r o p o s e d me t h o d a v e r a g e t h e e rro rs f r o m all t i me f r am e s t o r e d u c e t h e e f f e c t o f n o i s e o n p a r a m e t e rs a d j u s t m e n t , a s w e l l a s p r e s e r v e t h e h a r m o n i c a n d i n t e r h a r m o n i c i n
10、 - f o rm a t i o n i n c l u d e d i n e r r o r s,s o a s t o i nc r e a s e t h e n e t wo r k a c c u r a c y I n a d d i t i o n,a c c o r d i ng t o t h e r e l a t i o n s h i p be t we e n p a r am e t e r e s t i ma t i o n e rro Y $a n d t h e fi rst o r d e r p a r t i a l de riv a t i o
11、n o f e rro r f u n c t i o n wi t h r e s p e c t t o i t s a c t i v a t i o n f un c t i o n s, a f r e q u e n c y a d j u s t m e n t me t h o d c o r r e s p o n d i n g t o t h e m a x i m u m c o m p o n e n t o f c o rr e c t i o n s i g n a l a m p l i t u d e i s p r o p o s e d t o i mp
12、r o v e t h e r e al t i me p e r f o rm a n c e a n d a c c u r a c y S i mu l a t i o n r e s u l t s v e rif y t h e c o rre c t n e s s o f t h e a n aly s i s c o n c l u s i o n s Ke y wo r d s: n e u r a l n e t wo r k,h a r mo n i c s ,i n t e rh a rm o n i c s,Ha n n i n gwi nd o w i n t e
13、rpo l a t i o n FF T,p i e c e wi s e i t e r a t i v e me t h o d,ma x i mu m c o mp o n e n t o f a mp l i t u d e 0 引 言 电力系统非线性负载和电力 电子器件的大量使 基金项目: 重庆市科技攻关资助项 目( C S T C , 2 0 l l A B 3 0 0 3 ) ; 国家 “ 1 1 1 ” 计 划资助项 目( B 0 8 0 3 6 ) - - 6 4 用, 导致电网中谐波越来越复杂, 不仅存在整数次谐 波 , 而且存在着大量非整数次谐波 问谐波 , 给 电力系统
14、带来 了极大 的危 害。及时 、 准确地掌握 电 网中谐波 和 间谐 波 的实 际状 况对 于电力 系统 的安 全、 经济运行具有重要意义。 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 第 5 1卷第 2 3期 2 0 1 4年l 2月 1 0日 电测与仪表 Ei e c t r i c a l M e as u r e m e n t& I n s t r u m e n t a t i o n V0 I 5 l No 2 3 De c 1 0, 2 0 1 4 近年来 , 自适 应线性 ( A d a l i n e ) 神 经网络 由于具 有 自学 习和 自适应 能力
15、 , 在 电力 系统谐 波和间谐波 分析中得到重视 。文献 23 用 B P神经 网络获得 信号的基波分量, 再用信号减去基波分量得到总的 谐波分量。文献 4 用 B P 神经网络获得指定谐波分 量幅值和相位的粗略估计值。文献 5 6 用激励函 数为三角函数的自适应线性神经元获得较准确的谐 波的频率、 幅值和相位。文献 71 0 提出先采用加 窗插值 F F T算法获得信号的基波频率和谐波次数, 再采用自适应线性神经元训练获得较准确的各次谐 波的幅值、 相位。文献 1 1 1 3 用 F F I 1 算法获得各 次谐波和间谐波的频率, 再训练改进的自适应线性 神经元, 获得较准确的谐波和间谐波
16、的频率、 幅值和 相位。文献 1 4 用加汉宁窗插值 F F r 算法获得各次 谐波和间谐波的幅值 、 相位和频率 , 将它们作为网络 初值, 以变步长加动量项梯度法训练改进的自适应 线性神经网络 , 获得更准确的谐波和间谐波参数。 上述文献 中, 文献 3 , 51 4 每次迭代仅利用一 个时间点的误差 函数调整 网络 的可变参数 , 本 文称 其为一点迭代法。该方法可精确的分析不含噪声的 信号, 但抗噪性能弱。文献 4 每次迭代采用全部时 间点的误差 函数 调整网络的可变参数 , 本 文称其为 全部点迭代法。这种方法与一点迭代法相反, 精度 不高, 但抗噪性能强。 为了解决一点迭代法和全部
17、点迭代法训练精度 与速度和抗噪性能之 间的矛盾 , 本文基 于 F F T和改 进的 自适应 线性神经 网络 , 提出 了一种新 的网络训 练方法分段迭代 法。网络 的输 人 为采样 时 间, 隐含层神经元的激励函数为正弦、 余弦函数, 误差为 输入时间对应的采样值与网络输出之差, 初值由加 汉宁窗插值 F F v r 算法获得。在训练网络时, 将采样 数据按采样时间分段, 依次用各段的误差函数对可 变参数进行调整 。 1 基于 F F T和分段迭代神经网络的谐波和 间谐 波 分析算法 1 1 改进 的 自适 应线 性神 经 网络 设一个含有谐波和间谐波的周期信号为: H ( t )= A h
18、 S i n ( t o h t + ) ( 1 ) 式中 为谐波和间谐波总次数; h=1 , 2 , , 日为次 数; A 、 和 分别为第 h 次谐波和间谐波的幅值、 频率和相位( 0 9 = 2 盯 A , f o 为基波频率, A 0, 若 A =1, A s i n ( o ) t + ) 即为基波分量, 若 A 为不等 于 1的整数, A h s i n ( w t + )即为谐波分量 , 若 A 为 非整数 , A s i n ( t o t + )则表示间谐波分量) 。 式( 1 ) 也可表示为 : H ( ) = c o s ( v h ) s i n ( w ) + h=1
19、 A s i n ( )c o s ( t ) ( 2 ) 改进的 自适应线性神经网络 的输人为采样时刻 t , i=0 , 1 , 2 , , N一1, 为采样点总数 ; 隐含层神 经元的个数 为谐波和 间谐 波总次数 的两倍 2 H , 其 中, 第 个神经元的激励函数以及该神经元与输出神 经元的连接权值分别为 : sin ( to ht = A h co s ( hW A h sin ( J 2 h = l斗 J 【 ) = 一 式 中 h=1 , , H; 网络的输出为: x ( t )=w g j ( t ) = c o s ( ) s i n ( t o t ) + A s i n
20、 ( ) C O S ( (D h t ) 模型如图l 所示。 t 时刻的采样值x ( t ) 与x ( t ) 之间的误差为 e ( i ) :x ( t )一 ( t )。根 据误差 函 数, 网络对激励函数和权值进行调整。 图 1 神 经 网络 模 型 Fi g 1 Ne u r a l n e t wo r k mo d e l 1 2网络初 始化 自适应线性神经 网络的性能对参数 的初始值有 很强的依赖性 , 若初始值选择不合适 , 网络可能需要 很长的训练 时间 , 或者收敛于误差 函数 的局部极 小 值。在非同步采样情况下, 用加汉宁窗插值 F 订 算 法分析信号采样数据, 由于
21、栅栏效应和频谱泄露, 无 法得到信号的真实参数, 但频率、 幅值和初始相位的 误差不大, 且计算量小 。因此, 本文先将信号的采样 值作加汉宁窗插值 F f v I I 变换, 得到谐波和间谐波总 次数 日及各次谐波和间谐波频率、 幅值、 相位的粗略 一 6 5 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 第5 l卷第 2 3期 2 0 1 4年l 2月 1 0日 电测与仪表 E1 e c t r i c a l M e a s ur e m e n t I n s t r u m e n t at i o n Vl0 1 5 1 No 2 3 De c 1 0 2 01
22、4 估计值, 以此作为自 适应线性神经网络的初始值。 加汉宁窗插值 F P I 变换的具体操作如下 : ( 1 )采样 : 用采样频率 F 对 ( t )采样 , 得 到 个采样数据 , 第 i +1 个采样数据的采样时刻和采样 值分别为t 和 ( t ), i =0 , 1 , 2 , , 一1 ; ( 2 ) 加汉 宁窗 : 用汉 宁窗 t 时刻 的采样值 ( t ) = 0 50 5 c o s 2 t ( N F ) 对 ( t ) 进行加权得到 Y ( t 。 )= ( t i ) z ( t ); ( 3 )F F r变换 : 将 Y l( t )序列的 F F rI 变换后, 再
23、 乘以2 N 便得到频谱序列 Y ( n ), n:1 , 2 , , N; ( 4 ) 插值 : I l , ( n ) l 为 l , ( n )的幅值, 间谐波总次 数 日 为1 y ( n ) I 序 列 中 极 大 值 个 数 的 一 半, 1 y ( n ) I 序列中第 h 个极大值为 I Y ( n ) I 序列中第 f 个值 , h=1 , , , 令: 1 y ( f ) l 2 一 则各次谐波和间谐波频率、 幅值、 相位的粗略估 计值分别为 : ( 5 ) 0 ) l: ( 6 ) h( 0 )=a n g l e ( Y ( 2 h ) )一q T O L ( 7 )
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