SVR在電力諧波測(cè)量中的應(yīng)用研究.pdf

1、為了克服已有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波測(cè)量方法，在采用BP算法訓(xùn)練時(shí)易陷入局部最小和易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有缺陷，提出了一種將支持向量回歸(SVR)應(yīng)用于諧波測(cè)量的方法：該方法基于模擬并行諧波測(cè)量裝置的基本原理，即從頻域的觀點(diǎn)，任何非正弦周期波形經(jīng)過傅立葉級(jí)數(shù)展開，可以看成是由基波和各高次諧波迭加而成，利用SVR來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬并行諧波測(cè)量裝置中帶通濾波器和檢波器的功能。根據(jù)電力諧波的特點(diǎn)，從理論上構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)該SVR模型進(jìn)行訓(xùn)練，該模型

2、輸入為待測(cè)量信號(hào)，即在一個(gè)周期內(nèi)的采樣值，輸出為待測(cè)的各次諧波幅值。大量仿真表明，提出的SVR諧波測(cè)量方法具有較好的測(cè)量精度。 為了擴(kuò)大SVR諧波測(cè)量模型的測(cè)量范圍和測(cè)量精度，本文將前人提出的合理壓縮訓(xùn)練樣本的方法應(yīng)用于SVR諧波測(cè)量的建模中，構(gòu)成了一個(gè)完整的諧波測(cè)量方法。該測(cè)量方法在每次測(cè)量時(shí)，首先利用離散的諧波采樣值測(cè)出初相角，然后選擇合適的SVR模型進(jìn)行諧波測(cè)量。大量仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。 綜合上述方法，在MA