基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電壓監(jiān)測管理系統(tǒng)的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，由于電力系統(tǒng)工業(yè)控制中新增加了大量的電容器組、居民用電系統(tǒng)中所增加的一些非線性負荷和各種靈敏設(shè)備；加劇了電力系統(tǒng)中電壓諧波的畸變程度，這將會對電網(wǎng)的安全運行造成嚴重的后果，因此本文針對這些問題，研究了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電壓監(jiān)測管理系統(tǒng)。
　　首先，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Adaline ANN、Hanning FFT、FFT-Adaline算法對電力系統(tǒng)中的諧波信號進行測試，實驗結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以準確的監(jiān)測諧波的頻率、

2、幅值及相位。
　　其次，分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的局限性，通過改進粒子群算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比較，最終得出改進的粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要優(yōu)于其它算法，而且將其用于電力系統(tǒng)的諧波監(jiān)測具有收斂速度快、精確度高等優(yōu)點。
　　最后，本文將研究的改進粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于電壓監(jiān)測管理系統(tǒng)中的電壓諧波數(shù)據(jù)監(jiān)測中；該系統(tǒng)以Netbeans為開發(fā)工具，采用J2EE開發(fā)