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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Eyad K. Almaita (Western Michigan University) Johnson A. Asumadu (Western Michigan University)
저널정보
전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.11 No.6
발행연도
2011.11
수록면
922 - 930 (9page)

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In this paper, two radial basis function neural networks (RBFNNs) are used to dynamically identify harmonics content in converter waveforms based on the p-q (real power-imaginary power) theory. The converter waveforms are analyzed and the types of harmonic content are identified over a wide operating range. Constant power and sinusoidal current compensation strategies are investigated in this paper. The RBFNN filtering training algorithm is based on a systematic and computationally efficient training method called the hybrid learning method. In this new methodology, the RBFNN is combined with the p-q theory to extract the harmonics content in converter waveforms. The small size and the robustness of the resulting network models reflect the effectiveness of the algorithm. The analysis is verified using MATLAB simulations.

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RBFNN ALGORITHM
Ⅲ. METHODOLOGY
Ⅳ. SIMULATION RESULTS
Ⅴ. CONCLUSIONS
APPENDIX Ⅰ
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-560-001034299