[发明专利]一种基于加权正则化极限学习机的谐波源辨识方法有效
| 申请号： | 201910654270.7 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110443358B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 雷达;肖莹;常潇;李胜文;杨超颖;樊瑞;刘翼肇;王锬;张敏;李慧蓬;赵军;张世锋;杨赟磊;徐永海;秦本双 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司电力科学研究院;华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F18/27 | 分类号： | G06F18/27;G06F18/2132;G06N3/0499;G06N3/08;H02J3/00;G01R23/16 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 黄家俊 |
| 地址： | 030001*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权正则化极限学习机的谐波源辨识方法，其采用网络拓扑法对配电网的量测节点进行优化配置，确定监测设备的数量及安装位置；根据从监测节点获取的基波电压幅值、谐波电压幅值、相位及谐波源所处母线的位置向量，对应组成数据对，构成谐波源定位估计器的训练数据集及测试集；优化加权正则化极限学习机定位估计器的激活函数和隐含层神经元个数。将获取的谐波电压的幅值和相位向量作为谐波源定位估计器模型的输入，对应谐波源所在母线位置向量作为输出，构建谐波源定位估计器，对系统中的谐波源进行辨识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 正则 极限 学习机 谐波 辨识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于加权正则化极限学习机(Weighted and regularization extreme learning machine，WRELM)的谐波源辨识方法，其特征在于所述方法可利用WRELM网络的非线性拟合特性构造谐波源定位估计器，即WRELM定位估计器，进行谐波源的辨识分析，具体步骤如下：步骤S1:确定配电网监测装置的安装位置及数量；步骤S2:采集WRELM定位估计器的训练样本集和测试集；步骤S3:选取WRELM定位估计器的激活函数和隐含层神经元个数；步骤S4:利用WRELM定位估计器进行配电网中谐波源的辨识。
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