一种基于神经网络的电力系统谐波检测方法

本申请公开了一种基于神经网络的电力系统谐波检测方法，涉及电力系统谐波检测领域，该方法包括：对电力系统信号进行采样得到实际观测信号并构造得到构造观测信号；利用实际观测信号与构造观测信号构建得到线性混合矩阵并进行预处理；基于Fast‑ICA算法利用引入收敛因子的牛顿迭代公式对预处理后的线性混合矩阵进行独立分量分离处理，得到独立分量估计值并提取独立分量系数；将独立分量系数输入到基于BP神经网络训练得到的电力系统谐波检测模型中，得到基波源信号和各次谐波源信号。该方法充分结合了Fast‑ICA算法与BP神经网络算法对电力系统信号处理的优势，有效提高了谐波检测结果的准确度。