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针对有源滤波器谐波检测实时精度高的要求,将线性神经网络应用于自适应噪声对消技术,采用最小均方(least mean square, LMS)误差算法对神经网络进行训练,通过线性神经网络实现的自适应格型滤波器,每个神经元对输入基波和谐波信号并行协同处理,对电网高次谐波分量进行滤波和预测,较常规滤波器有更好的实时性和鲁棒性.仿真和实验结果分析表明,自适应格型检测算法比常规检测方法有更好的实时性和精度,补偿后5、7次谐波电流含有率明显下降,电力有源滤波器APF投入后补偿效果良好. 相似文献
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