姚建红 康耀文 王天娇 唐龙庆

(东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江 大庆 163318)

基于改进小波神经网络的直流输电系统谐波检测技术

姚建红 康耀文 王天娇 唐龙庆

(东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江 大庆 163318)

针对换流器产生谐波的主要特征进行分析，提出一种改进型的小波神经网络，增加了处理层，采用了神经树的网络结构。在Matlab中进行了仿真和数据分析，结果表明：相较于普通的小波神经网络改进的小波神经网络具有较好的检测精度和误差率。

直流输电 谐波检测 换流器 Matlab

近年来，直流输电以其远距离、低损耗及大输电量等方面的优势，取得了快速发展。但是在直流输电系统中由于一些非线性元件的存在会使系统产生谐波，谐波对于严格要求供电质量的输电系统来说是一种“污染”。谐波会影响输电设备的正常运行，对附近的通信设备造成干扰，所以对谐波进行精确的检测与分析对于电力系统的正常稳定运行有着重要的意义[1]。

在直流输电系统中，核心元件是换流器，通常采用十二脉动阀组结构的单级换流器[2,3]。在对换流器所产生的谐波进行分析时，主要考虑的是在其交流侧与直流侧产生的特征谐波。理论和实践证明，谐波检测的精度和动态响应速度与检测算法密切相关[4]。当前主要的谐波检测算法有傅里叶变换、小波变换及神经网络等，但这些算法总会有诸如误差精度不足、数据丢失严重及易陷入局部最优等问题。……