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電力系統故障診斷的螢火蟲(chóng)和粒子群混合算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

空軍工程大學(xué)防空反導學(xué)院 陜西 西安 710051,空軍工程大學(xué)防空反導學(xué)院 陜西 西安 710051,空軍工程大學(xué)防空反導學(xué)院 陜西 西安 710051,空軍工程大學(xué)防空反導學(xué)院 陜西 西安 710051

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TM732

基金項目:


Research on Mixture Algorithm of Glowworm and Particle for Power Fault Section Estimate
Author:
Affiliation:

Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University Shannxi Xian 710051,Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University Shannxi Xian 710051,Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University Shannxi Xian 710051,Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University Shannxi Xian 710051

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    摘要:

    電力系統故障診斷主要就是根據保護和斷路器的動(dòng)作信息來(lái)判別故障區域,而找出故障元件又是其難點(diǎn)和主要工作,以目標函數描述其模型,則故障診斷問(wèn)題轉化為0-1整數規劃問(wèn)題。適合于智能算法求解。用粒子群算法解決該問(wèn)題時(shí)收斂速快,但容易陷入局部最優(yōu)值;用螢火蟲(chóng)算法時(shí)能夠找到全局最優(yōu)值,但其后期收斂速度較慢。論文融合這兩種算法并用之求解故障診斷的目標函數,仿真結果表明:融合后的算法兼備兩種算法的優(yōu)點(diǎn),能夠以較快速度收斂,并找到全局最優(yōu)解,且收斂精度高,穩定性好。

    Abstract:

    The main basement of fault diagnose in power system is estimate the fault location by making use of the informations from the actions of circuit breakers and protective relays, and find out the fault elements is the main job, which also is difficult, describe the question as a target function, then turn the fault diagnose to a 0-1 integer programming model. This kind of question is easy to solve by intelligent algorithm。Particle optimization algorithm approach converge is fast when solving the problem, but it’s easy to fall into local optimum。Glowworm swarm optimization algorithm can find out the best value while it’s a little slower than particle optimization algorithm. The paper make full use of the two algorithm’s advantages, combine them and lead them in power system fault diagnose. the simulation results prove that the new idea is successfully, it has a high approach converge and can find out the best value while precise and stability.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

尤曉亮,何廣軍,田德偉,李檳檳.電力系統故障診斷的螢火蟲(chóng)和粒子群混合算法研究計算機測量與控制[J].,2015,23(10):27.

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歷史
  • 收稿日期:2015-04-27
  • 最后修改日期:2015-05-25
  • 錄用日期:2015-05-26
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-28
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