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随着船舶电力系统中接入越来越多的电力电子设备,谐波污染现象变得愈发严重。当前的谐波检测还无法实现较小的谐波频率、相位、幅值检测误差,提出小波包和神经网络相结合的船舶电力系统谐波检测方法。设计由微处理器、信号采集板、上位机构成的船舶电力系统信号采样装置,实施电力系统电流信号与电压信号的采样。通过小波包算法提取采集信号高频部分的有效值。基于神经网络思想设计Elman神经网络谐波检测器,实现船舶电力系统谐波检测。其中在输出层中通过主成分分析方法实施神经网络的输出优化,并实施Sigmoid激励函数的改进,以降低检测误差。测试结果表明,该方法平均谐波频率检测误差、平均谐波相位检测误差、平均谐波幅值检测误差的区间均值分别为0.16 Hz,0.20°,0.12 V,整体误差很低,同时克服了基波分离延时问题。 相似文献
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对于具有较大规模的船舶电网,基于设计者经验的保护整定方法已经难以满足需要。PGSA算法是一种特性优良的优化算法,本文通过MATLAB编写基于PGSA算法的优化程序,对采用反时限过电流保护的某型工程船的保护整定参数进行了寻优,从而获得了具有优良特性的保护整定参数。 相似文献
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针对主动型谐波干扰抑制技术应用效果问题,提出一种被动型船舶电力系统谐波干扰抑制技术。该技术首先对电力系统谐波功率进行分析,包括谐波电流和电压计算,然后利用傅里叶变换和小波包变换算法对船舶电力系统谐波进行检测,最后根据检测结果,利用并联型有源电力滤波器实现谐波抑制。结果表明:与2种主动型谐波干扰抑制技术相比,本次研究的被动型船舶电力系统谐波干扰抑制技术应用下,电流畸变率降低8.3%,达到了国家规定的5%以下标准要求,由此可见,本方法抑制效果更好。 相似文献
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近年来随着大量非线性负载的投入使用,船舶电网谐波问题日益严重,直接影响到船舶电气设备的正常工作和使用寿命。论文结合船舶电力系统动态负荷多等特点采用节点电势法进行基波潮流计算,忽略传输线路压降,对非线性负荷进行迭代求解,因而收敛速度快,精度高。在迭代求解过程中,采用改进的自适应遗传算法。根据适应度值的集中程度自适应地变化整个种群的交叉概率和变异概率,增加了种群多样性,扩大了搜索空间。应用改进的自适应遗传算法对一个12节点船舶电力系统进行滤波器优化配置,优化结果表明了算法的有效性。 相似文献