【摘 要】
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为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP（Resilient Propagation）神经网络应用于电力系统谐波分析。该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上采
【机 构】
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华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目（973项目）（2009CB724508）~~
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为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP（Resilient Propagation）神经网络应用于电力系统谐波分析。该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上采用RPROP算法训练。与BP（BackPropagation）算法不同,该算法根据一阶偏导数的符号信息调整可变参数,避免了受对参数调整意义不大的一阶偏导数幅值信息的影响,且不存在参数选择问题,提高了谐波分析的收敛速度、精确度和实时性。通过变学习速率且加动量项的BP神经网络与RPROP神经网络的比较验证了分析结论的正确
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