小波包和神经网络的船舶电力系统谐波检测方法

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。