支持向量回歸機(jī)在間諧波參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究.pdf

1、由于現(xiàn)代電力電子的發(fā)展，大量的非線性、沖擊性的負(fù)荷投入使用，使得電網(wǎng)的電能質(zhì)量越來(lái)越差。電能質(zhì)量的下降，不僅影響用戶(hù)設(shè)備的正常使用，同時(shí)也威脅著電網(wǎng)系統(tǒng)的安全運(yùn)行。諧波問(wèn)題是最為常見(jiàn)的電能質(zhì)量之一?，F(xiàn)代電網(wǎng)中不僅存在著整數(shù)次諧波，還存在著非整數(shù)次的諧波-間諧波。間諧波造成的危害比諧波更大，不僅會(huì)引起照明設(shè)備閃變，更會(huì)影響各種設(shè)備的使用。對(duì)諧波和間諧波進(jìn)行治理的前提是掌握其參數(shù)信息，因此，必須對(duì)電網(wǎng)中的間諧波進(jìn)行認(rèn)真的研究。
　　

2、 本文首先分析了一些傳統(tǒng)諧波分析方法以及其在分析間諧波方面的不足，然后將繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)熱點(diǎn)-支持向量機(jī)(Support VectorMachine，簡(jiǎn)稱(chēng)SVM)應(yīng)用到諧波和間諧波的參數(shù)估計(jì)中。
　　 在詳細(xì)研究了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)的相關(guān)知識(shí)以后，本文通過(guò)類(lèi)似基于傅里葉展開(kāi)的核函數(shù)將輸入的采樣信號(hào)映射到高維空間，使用支持向量機(jī)進(jìn)行信號(hào)函數(shù)回歸能方便的估計(jì)出諧波和間諧波的幅值和相位信息。然而信號(hào)映射的前提是已知

3、諧波和間諧波的個(gè)數(shù)以及其頻率信息的，并且對(duì)頻率信息的準(zhǔn)確度有較高的要求。文中采用求根多重信號(hào)分類(lèi)(Root-MUSIC)算法對(duì)頻率信息進(jìn)行估計(jì)，可以保證在低信噪比情況下得到的頻率估計(jì)的精度達(dá)到支持向量機(jī)使用的要求。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)在樣本數(shù)量增多的時(shí)候運(yùn)算時(shí)間以指數(shù)關(guān)系增加的這一缺點(diǎn)，文章采用了基于Renyi熵的迭代最小二乘支持向量機(jī)算法來(lái)提高運(yùn)算速度。由于在波形畸變嚴(yán)重情況下的參數(shù)估計(jì)誤差較大，文中提出了基于支持向量回