[发明专利]一种分布式电源谐波的在线检测方法及装置

摘要

本发明涉及电能质量分析领域，具体而言，涉及一种分布式电源谐波的在线检测方法及装置。该方法包括基于学习向量量化LVQ神经网络构建电能质量检测模型；利用粒子群算法PSO优化所述电能质量检测模型；利用优化后的所述电能质量检测模型，依据输入的电能质量信号中的谐波信息，对所述电能质量信号的谐波进行检测。本发明实施例提供的方法，克服现有电能质量检测方法在拥有一组较为理想的样本之后，训练网络时很可能会遇到不收敛或者收敛速度慢的问题。

主权项

一种分布式电源谐波的在线检测方法，其特征在于，包括：基于学习向量量化LVQ神经网络构建电能质量检测模型；利用粒子群算法PSO优化所述电能质量检测模型；利用优化后的所述电能质量检测模型，依据输入的电能质量信号中的谐波信息，对所述电能质量信号的谐波及间谐波扰动进行检测；所述利用PSO优化所述电能质量检测模型包括：建立粒子群，其中所述粒子群中粒子的位置的分量与所述电能质量检测模型中的连接权值一一对应；利用粒子群迭代算法，迭代更新所述粒子群中所有粒子的位置和速度；其中，每次更新粒子的位置和速度后，均计算每个粒子的最优适应度位置，并利用得到的粒子的最优适应度位置获取粒子群的最优适应度位置，以及，利用所述粒子群的最优适应度位置更新所述电能质量检测模型中的所有所述连接权值；当所述粒子群迭代算法达到设定的迭代次数，或，所述电能质量检测模型的实际输出和预期输出的差值满足预设范围时，停止对粒子群中粒子位置和速度的更新；所述每次更新粒子的位置和速度后，均计算每个粒子的最优适应度位置，包括：每次更新粒子的位置和速度后，计算粒子当前的适应度值；依次判断每个粒子当前的所述适应度值是否优于其当前的最优适应度位置对应的适应度值，如果是，则利用粒子的当前位置替换所述粒子的最优适应度位置；所述计算粒子当前的适应度值，包括：利用公式计算粒子当前的适应度值；其中，N为训练样本总数；yih和yia分别为相应于第i个训练样本的输出层的期望输出和实际输出。