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        RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)諧波分析

        2011-11-28 09:12:42
        浙江水利水電學院學報 2011年4期

        李 鵬

        (云南省電力設(shè)計院,云南 昆明 650011)

        0 引言

        目前,由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應以及自學習的能力,因而在在電力系統(tǒng)諧波分析中的應用越來越廣泛[1].寧微微[2]等人將基于傅立葉基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡算法運用到電力系統(tǒng)的諧波分析中.李自成[3]等人對一種神經(jīng)元自適應諧波電流檢測方法進行了數(shù)字仿真研究.柴旭崢[4]等采用Adaline神經(jīng)元算法進行了電力系統(tǒng)諧波分析研究,該算法缺點在于精度不高,并且實時性不強.向東陽[5]等人將漢寧窗插值算法用于電力系統(tǒng)諧波分析中,能夠有效檢測出非整數(shù)次的諧波,然而該算法的缺點在于受到步長以及動量項的影響較大.一般而言,步長以及動量項對電力系統(tǒng)諧波分析的精度和速度至關(guān)重要,步長以及動量項需要多次選擇才能夠取得其最優(yōu)值.為此,本文提出了一種基于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡[6]的電力系統(tǒng)諧波分析算法.該算法能夠提高網(wǎng)絡的收斂速度,并且根據(jù)一種快速的加漢寧窗插值算法來取得網(wǎng)絡的初值.經(jīng)過驗證,該算法的精度較高,并且不僅能分析整數(shù)次諧波,還能分析分數(shù)次諧波.

        1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的諧波分析算法

        對于含有分數(shù)次的諧波電力系統(tǒng)信號,其表達式如下所示:

        其中:A0—直流分量;

        A2k-1—第k次諧波的正弦分量幅值;

        A2k—第k次諧波的余弦分量幅值;

        ωk—角頻率.

        假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出為函數(shù)X(i),將信號函數(shù)s(t)以及時間t分別離散化處理為S(i)和T(i).因此,神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)可見圖1.

        圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型圖

        神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出為函數(shù)X(i),其表達式如下所示:

        該網(wǎng)絡的誤差是所有點誤差平方和的一半,當誤差值小于一定值時可認為該網(wǎng)絡收斂.

        2 基于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡的諧波分析算法

        2.1 RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法原理

        為了有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度,本文采用了RPROP算法來訓練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡.假設(shè)Δi(n)為神經(jīng)網(wǎng)絡的可變參數(shù)調(diào)整量的幅值,其中,n為神經(jīng)網(wǎng)絡迭代的次數(shù).則Δi的表達式如下所示:

        其中:E—神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差;

        W—由神經(jīng)網(wǎng)絡中可變參數(shù)組成的矩陣;

        wi—矩陣中得第i個元素.

        假設(shè)可變參數(shù)的調(diào)整量為Δωi(n),則其表達式如下所示:

        2.2 初始化算法

        對RPROP算法而言,如果其初始點選擇不合適,可能出現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡收斂于局部的極小值,導致不合理情況出現(xiàn).因此,在非同步采樣情況下,引進加Hanning窗插值傅立葉算法來彌補.該算法的計算量較小,并且誤差不大.

        2.3 RPROP算法計算步驟

        本文所提出的基于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡電力系統(tǒng)諧波分析,其計算步驟如下.

        (1)根據(jù)幅值、相角校正公式來獲得神經(jīng)網(wǎng)絡可變參數(shù)的初始值;

        (2)確定訓練目標以及允許的最大迭代次數(shù);

        (3)根據(jù)公式(3)求解可變參數(shù)調(diào)整量的幅值;

        (4)根據(jù)公式(4)求解可變參數(shù)的調(diào)整量;

        (5)根據(jù)公式(5)確定可變參數(shù)的最優(yōu)值;

        (6)計算誤差E.當E小于確定目標或迭代次數(shù)大于允許的最大迭代次數(shù)時,計算結(jié)束,否則,進行步驟(2).

        3 仿真模擬分析

        對RPROP算法以及FFT-ANN算法進行高精度以及低精度兩種情況的仿真分析比較,所采用的信號為:

        表1 加Hanning窗插值算法的誤差

        表2 高精度時FFT-ANN和RPROP兩種算法比較

        表3 低精度時FFT-ANN和RPROP兩種算法比較

        從表1可以看出,通過加Hanning窗插值算法的誤差明顯大于表2及表3中采用神經(jīng)網(wǎng)絡訓練后的誤差.而從表2可以看出,在高精度目標下,RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在經(jīng)過96次訓練后其誤差平方和能夠滿足小于10-8的目標,并且最大誤差出現(xiàn)在相位上,僅為 3.53 ×10-4°;而 FFT-ANN 神經(jīng)網(wǎng)絡算法在經(jīng)過200次訓練后起誤差平方和遠大于為10-8的目標,此時仍沒有收斂,并且各分量的誤差遠遠大于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法所產(chǎn)生的誤差.在高精度目標下,RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法耗時為58.0 ms,僅為FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法耗時125.3 ms的一半,并且前者的網(wǎng)絡參數(shù)無需選擇,后者需要對網(wǎng)絡參數(shù)進行不斷試驗選擇最優(yōu)值,因此RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的適應性要高于FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法.從表3可以看出,在低精度目標下,RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在經(jīng)過6次訓練后其誤差平方和能夠滿足小于0.05的目標,而FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法在需要經(jīng)過90次訓練達到目標,網(wǎng)絡能夠收斂,并且,RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法耗時為3.4 ms,僅為FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法耗時57.7 ms的1/17,因此RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實時性要高于FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法.

        4 結(jié)論

        基于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)諧波分析能夠有效避免意義不大的幅值信息的干擾,該算法由于利用了啟發(fā)式的訓練模式,大大提高了網(wǎng)絡的收斂速度.與 FFT-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡算法相比,基于RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡算法提高了諧波分析的精確度、適應性以及實時性,并且網(wǎng)絡參數(shù)無需選擇,具有一定的參考價值和實用價值.

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