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申请/专利权人：东方电子股份有限公司

摘要：本发明涉及应用于电力系统的谐波和间谐波分析方法，属于电力系统谐波和间谐波分析技术领域。包括如下步骤：步骤S1：首先建立谐波和间谐波信号模型；步骤S2：将点采样数据构造成数据阵列；步骤S3：快速估计信号子空间和噪声子空间；步骤S4：计算矩阵特征值；步骤S5：根据计算的矩阵特征值计算优化后的频率估计值；步骤S6：依据计算的频率估计值，采用改进型神经网络算法计算谐波、间谐波幅值和相角。本发明有效降低计算复杂度，提高了测量精度；该方法收敛速度更快，学习次数更少，计算量更小。

主权项：1.应用于电力系统的谐波和间谐波分析方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：首先建立谐波和间谐波信号模型，已知，在电力系统中采样时刻n的谐波和间谐波信号用公式（1）表示为： （1）在式（1）中， ； 为谐波和间谐波总数量； 为采样点数； 为采样间隔； 、、分别为第个谐波或间谐波的幅值、相角和频率；步骤S2：依据经典MSWF信号子空间快速估计算法理论，并根据谐波和间谐波信号模型，将含有谐波、间谐波信号的点采样数据构造成数据阵列： （2）在式（2）中，P为阵元数，即维纳滤波器分解级数；Q为快拍数；步骤S3：根据数据阵列，采用多级维纳滤波器前向递推算法计算信号子空间和噪声子空间；步骤S4：应用TLS-ESPRIT算法，利用其总体最小二乘法和信号子空间旋转不变性的特点，计算矩阵特征值；步骤S5：根据矩阵特征值计算优化后的频率估计值；步骤S6：基于I-RLS的改进型Adaline神经网络谐波分析算法，根据优化后的频率估计值计算谐波、间谐波的幅值和相角：所述步骤S6具体步骤包括：步骤S61：由三角函数推导公式知，谐波和间谐波信号模型改写为： （3） （4）在式（3）中，为优化后频率估计个数，，；在式（4）中，为优化后频率估计值，为采样频率；步骤S62：设定遗忘因子为大于等于0.9且小于1的常数；，其中为反馈系数的第一个向量，取大于0且小于等于0.1的常数，是维度为的单位矩阵；设定学习误差准则；构造模式向量和权值向量分别为： ； ；其中，，权值向量取随机值；步骤S63：通过每次迭代后的均方差计算反馈系数、，进而更新权值，具体更新权值的过程是依次计算输出误差、均方差、反馈系数、，其中，计算公式如下： ； ； ； ；在上式中，为第个原始信号采样数据； 为前一个权值的转置矩阵； 为模式向量的转置矩阵；更新权值： ；步骤S64：采用新代价函数作为每次神经网络学习的总体误差性能指标，实现神经网络的快速收敛，代价函数的计算公式如下： ；如果，则返回步骤S63重新更新权值，继续学习；如果，则本次神经网络学习结束，输出更新后的权值，进入步骤S65；步骤S65：更新后的权值为： ；步骤S66：由此计算出所有谐波、间谐波的幅值和相角，分别为： ； 。

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