基于RBF神经网络的谐波电流检测方法
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题。并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性。
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功补偿理论的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的谐波电流检测方法,克服了传统的ip-iq谐波电流检测方法存在的问题。并利用MATLAB对2种电流检测方法的补偿效果进行了数字仿真,验证了RBF神经网络的谐波电流检测方法的可行性、快速性和准确性。