赵大天.基于深度全卷积神经网络的电力耦合网络谐波阻抗估计[J].电工技术,2024(S2):778-780
基于深度全卷积神经网络的电力耦合网络谐波阻抗估计
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.S2.265
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赵大天 深度全卷积神经网络；电力耦合；网络；谐波阻抗；估计方法 
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      常规的谐波阻抗估计方法中，主要采用分层估计的方法，对系统侧与用户侧的谐波阻抗进行估计，忽略了电网孤岛的问题，影响谐波阻抗估计的精准度。因此，利用深度全卷积神经网络，设计了电力耦合网络谐波阻抗估计方法，检测出网络谐波补偿孤岛，并对电力耦合网络谐波电压畸变值进行计算，减小幅值估计误差。再利用深度全卷积神经网络，构建谐波阻抗估计模型，进一步估计电网侧输入层的谐波阻抗变化量， 进而实现电力耦合网络谐波阻抗的精准估计。采用对比实验的方式，验证该方法的估计误差更小，估计精准度更高， 能够应用于实际生活中。
英文摘要:
      
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