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基于BP神经网络的电容式电压互感器谐波测量误差修正方法汇报人:2024-01-15
CONTENTS引言BP神经网络基本原理电容式电压互感器谐波测量误差分析基于BP神经网络修正方法实现过程仿真实验与结果分析总结与展望
引言01
电力系统谐波危害谐波会对电力系统的稳定运行造成严重影响,如导致设备过热、产生谐振等。电容式电压互感器在谐波测量中的应用电容式电压互感器在电力系统中广泛应用,其测量精度直接影响谐波分析和治理的效果。修正电容式电压互感器谐波测量误差的必要性由于互感器自身特性和环境因素等的影响,电容式电压互感器在谐波测量中存在一定的误差,需要进行修正以提高测量精度。研究背景和意义
国内外研究现状目前,国内外学者已经对电容式电压互感器的谐波测量误差进行了一定的研究,提出了一些修正方法,如基于频率响应特性的修正、基于数字信号处理的修正等。发展趋势随着人工智能和深度学习等技术的不断发展,基于数据驱动的电容式电压互感器谐波测量误差修正方法将成为未来的研究热点。国内外研究现状及发展趋势
本文主要研究内容和创新点本文首先分析了电容式电压互感器谐波测量误差的来源和影响因素,然后提出了一种基于BP神经网络的误差修正方法,并通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。主要研究内容本文的创新点在于将BP神经网络应用于电容式电压互感器谐波测量误差的修正中,利用神经网络的自学习和自适应能力,实现了对误差的自动修正,提高了测量精度。同时,本文还对所提方法进行了详细的仿真和实验验证,证明了其在实际应用中的可行性和有效性。创新点
BP神经网络基本原理02
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,通过训练可以学习并逼近任意复杂的非线性映射关系。神经网络定义从感知机到多层前馈网络,再到深度学习网络,神经网络经历了从简单到复杂、从浅层到深层的发展历程。神经网络发展神经网络概述
输入层隐藏层输出层权重和偏置BP神经网络结构接收外部输入信号,将信号传递给隐藏层。接收隐藏层的信号,经过处理后输出最终结果。可以有一层或多层,对输入信号进行加权求和、非线性变换等操作,将处理后的信号传递给输出层。连接神经元之间的权重和偏置是神经网络需要学习的参数。
输入信号从输入层经过隐藏层处理,最终到达输出层,得到输出结果。根据输出结果与真实值之间的误差,反向调整神经网络的权重和偏置,使得误差逐渐减小。通过计算误差对权重和偏置的梯度,沿着梯度下降的方向更新参数,达到优化神经网络的目的。前向传播反向传播梯度下降BP神经网络算法原理
具有强大的非线性映射能力,可以学习和逼近任意复杂的函数关系;具有良好的泛化能力,对于未见过的新样本也能做出较好的预测。训练过程可能陷入局部最小值,导致网络性能不佳;对于复杂问题,需要设计合适的网络结构和参数,否则可能出现过拟合或欠拟合现象。BP神经网络优缺点分析缺点优点
电容式电压互感器谐波测量误差分析03
工作原理电容式电压互感器(CVT)主要由电容分压器和电磁单元两部分组成。电容分压器将高压降为低压,电磁单元则将低压信号转化为可供测量和保护的二次信号。特点CVT具有体积小、重量轻、成本低、绝缘性能好等优点,广泛应用于电力系统中的电压测量和继电保护。电容式电压互感器工作原理及特点
电力系统中非线性负载的运行会导致谐波的产生,这些谐波会对CVT的测量精度产生影响。谐波产生谐波会导致CVT的测量结果出现误差,具体表现为测量值偏大或偏小,严重时甚至可能导致测量系统失效。影响表现谐波对电容式电压互感器影响分析
传统谐波测量方法及误差来源传统测量方法传统的谐波测量方法主要包括模拟带通滤波器法和傅里叶变换法。这些方法在一定程度上可以实现对谐波的测量,但存在误差。误差来源传统方法的误差主要来源于滤波器设计、采样频率选择、窗函数选择等方面。此外,电力系统中的噪声和干扰也会对测量结果产生影响。
VSBP(BackPropagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,通过反向传播算法调整网络权值和阈值,使网络输出不断逼近期望输出。修正方法利用BP神经网络对CVT谐波测量误差进行修正。首先构建包含输入层、隐含层和输出层的BP神经网络模型,其中输入层为CVT的测量结果,输出层为修正后的谐波含量。然后通过训练样本对神经网络进行训练,使其能够学习到CVT测量误差与谐波含量之间的映射关系。最后,将训练好的神经网络应用于实际测量中,实现对CVT谐波测量误差的实时修正。BP神经网络原理基于BP神经网络修正方法提
基于BP神经网络修正方法实现过程04
通过高精度数据采集系统获取电容式电压互感器的输入和输出信号,包括基波和谐波成分。数据采集数据预处理特征提取对采集到的信号进行去噪、滤波等预处理操作,以消除干扰和噪声对后续分析的影响。从预处理后的信号中提取出与谐波测量误差相关的特征,如谐波幅
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