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公开(公告)号：CN104777356A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510106584.5
申请日：2015-03-10
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 一种基于神经网络的实时高精度谐波检测方法，步骤1：通过电子式互感器获取电力系统信号，对信号加布莱克曼窗截断然后进行DFT计算；步骤2：利用能量谱重心分析DFT计算后的信号，得到各次谐波的精确频率；步骤3：随机产生权值向量a、b，步骤2所得的谐波频率形成参数矩阵C、S，并使用牛顿法对神经网络进行训练；步骤4：训练结束，根据所得的权值向量得到各次谐波的幅值和频率。本发明一种基于神经网络的高精度实时谐波检测方法，计算量小、耗时短、收敛可靠性强，具有实时性和高精度等优点，适用于电力系统实时监测、谐波信号分析与处理等场合。
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公开(公告)号：CN105137180B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510523069.7
申请日：2015-08-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了一种基于六项余弦窗四谱线插值的高精度谐波分析方法，包括以下步骤：首先通过电子式互感器获取电力系统信号，对信号加六项余弦窗截断数据然后进行FFT计算；分析由FFT计算得到的谐波频谱，找到最靠近谐波理论频点的四条谱线；建立四条谱线关系式α，并通过关系式α求得峰值谱线与理论频点的偏差量δ；最终根据求得的偏差量δ获取各次谐波的幅值、频率和相角。本发明具有分析精度高，实时性高，抗干扰性强等特点，适用于实际电网中的谐波分析与处理。
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公开(公告)号：CN118263878A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410378772.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种含风电的电力系统多目标无功优化模型的求解方法，步骤1：建立风电出力模型；步骤2：采用场景分析法对风电出力模型中的风力发电机的功率特性曲线进行划分，并通过分布模型的概率密度函数计算相应场景的发生概率和输出功率；步骤3：基于风电场景建立含风电的电力系统多目标无功优化模型；步骤4：采用基于贪心策略的改进粒子群IMPSOGS算法对模型进行计算，得到Pareto最优解集；步骤5：采用多目标沙猫群MOSCSO算法处理Pareto解集，并选取一个最优解作为最终无功优化结果。本发明的目的是为了解决现有无功优化模型未充分考虑风电接入电力系统后可能带来的不稳定问题。
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公开(公告)号：CN105137180A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510523069.7
申请日：2015-08-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了一种基于六项余弦窗四谱线插值的高精度谐波分析方法，包括以下步骤：首先通过电子式互感器获取电力系统信号，对信号加六项余弦窗截断数据然后进行FFT计算；分析由FFT计算得到的谐波频谱，找到最靠近谐波理论频点的四条谱线；建立四条谱线关系式α，并通过关系式α求得峰值谱线与理论频点的偏差量δ；最终根据求得的偏差量δ获取各次谐波的幅值、频率和相角。本发明具有分析精度高，实时性高，抗干扰性强等特点，适用于实际电网中的谐波分析与处理。
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