基于三角函数神经网络的电动汽车充电电流谐波分析方法.pdf

电动汽车的充电过程对电网的影响是近年来研究的热点问题之一，特别是在新能源汽车的普及下，充电电流的谐波分析显得尤为重要。谐波是由于非线性负载（如电动汽车充电器）导致电网电压或电流波形偏离正弦波的现象，会对电力系统稳定性、设备寿命以及电能质量造成负面影响。 本文提出的“基于三角函数神经网络的电动汽车充电电流谐波分析方法”旨在快速准确地检测和分析电动汽车充电过程中的电流谐波成分。这种方法利用三角函数神经网络来估计电流的谐波分量，其核心在于权重的运用。权重是对电流谐波成分的一种量化表示，通过训练过程中的负梯度下降法，可以不断调整和优化这些权重，以求得最佳权值配置。这使得神经网络能够更精确地计算出谐波分量的幅值和相角等关键参数。 负梯度下降法是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。在神经网络中，损失函数通常表示预测结果与实际结果之间的差距。通过迭代更新权重，使损失函数逐渐减小，从而提高模型的预测精度。在此方法中，它被用来更新三角函数神经网络的权重，以更精确地拟合电流谐波数据。 与传统的快速傅里叶变换（FFT）相比，这种基于三角函数神经网络的方法具有更好的鲁棒性，即对数据扰动和噪声的抵抗能力更强。FFT是一种常用的频域分析工具，能快速计算信号的频谱成分，但在处理实时数据或非稳态信号时可能存在不足。而本文提出的方法则能更好地适应动态变化的充电电流环境，实现实时谐波分析。 此外，文章通过MATLAB仿真对提出的分析方法进行了验证，并与FFT进行了对比。仿真结果证明，基于三角函数神经网络的谐波分析方法在速度和准确性上均优于FFT，尤其在快速检测各次谐波成分方面表现出优越性能。 这种方法为电动汽车充电电流的谐波分析提供了一种新的有效途径，有助于提升充电过程对电网的影响评估和电能质量的改善，对电动汽车充电基础设施的设计和优化具有重要参考价值。同时，这也为其他非线性负载的谐波分析提供了可能的思路。