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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北方源东力电力科学研究有限公司;武汉大学

摘要：一种基于神经网络的电网阻抗在线辨识方法，包括：确定电网阻抗辨识的相关技术指标要求；利用谐波注入法采集得到所需相应数据样本，即向电网注入满足频谱宽度和精度要求的扰动信号，再对并网公共点处电压和电流进行采样，获取扰动和响应信号；建立基于神经网络的阻抗辨识算法模型，根据步骤二中所获取数据样本特性，确定所采用神经网络算法及相关参数初始赋值，初始化神经网络；利用得到数据样本对建立的神经网络模型进行训练，选择训练方法；检验训练得到的电网阻抗模型在要求频谱宽度下的拟合精度是否满足相应技术指标要求；用神经网络算法进行数据处理，非线性分界拟合能力强，自适应能力强，能够满足大多数电网阻抗辨识要求。

主权项：1.一种基于神经网络的电网阻抗在线辨识方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：确定电网阻抗辨识的相关技术指标要求；步骤二：利用谐波注入法采集得到所需相应数据样本，即向电网注入满足频谱宽度和精度要求的扰动信号，再对并网公共点处电压和电流进行采样，获取扰动和响应信号；步骤三：建立基于神经网络的阻抗辨识算法模型，根据步骤二中所获取数据样本特性，确定所采用神经网络算法及相关参数初始赋值，初始化神经网络；步骤四：利用得到数据样本对建立的神经网络模型进行训练，选择训练方法；步骤五：检验训练得到的电网阻抗模型在要求频谱宽度下的拟合精度是否满足相应技术指标要求；若满足则得到所需电网阻抗；若不满足则利用现有数据重复步骤四所述训练或重复步骤二所述数据采集并利用所得数据样本进行步骤二、三；直到满足要求；所述步骤二中注入谐波信号和信息采集具体流程如下：1谐波信号的设置，通常注入的谐波信号是电压信号或者电流信号，由于增加扰动信号的幅值将有助于提高响应分析中的信噪比，进而提高辨识精度和有效频谱范围；但同时会增加电网的应力和非线性响应激发，影响电能质量；保证扰动信号幅值的设置应在不影响电网电能质量前提下尽量采用幅值较大的扰动信号；2获取电压扰动和电流响应信号；采样装置设置在并网公共点处；配合注入扰动周期来测量PCC处电压和电流；3撤除扰动信号，待系统稳定后，再次通过采样装置获取PCC处电压和电流；4对于2、3中得到的信号进行处理得到电流扰动信号和电压响应的频率特性图；步骤三中建立基于神经网络的阻抗辨识算法模型的具体构建如下：采用BP神经网络模型，构建了三层BP神经网络；由输入层、隐藏层和输出层三层组成；其中输入层五个输入分别为步骤4中获取的经过处理的电流扰动和电压响应信号的幅值|I|、|U|和相角α、β以及相对应的频率ω；输出层两个输出分别为电网阻抗频域下的幅值|Z|Ω和相角θ°；隐藏层设置为多个神经元，隐藏层激活函数选择为sigmoid函数隐藏层到输出层为线性连接；因此，该BP神经网络输入x和输出y可分别表示为：x＝[|I|,|U|,α,β,ω]Ty＝[|Z|,θ]T隐藏层输出hh可表示为： 那么输出层输出yi可表示为： 其中wjh、whi和bh、bi分别为输入层到隐藏层、隐藏层到输出层权值和偏置。

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