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曹 源,高丙朋,张振海.一种基于PSO-GWO的电网故障诊断方法[J].电测与仪表,2021,58(9):35-40.
Cao Yuan,Gao Bingpeng,Zhang Zhenhai.A power grid fault diagnosis method based on PSO-GWO[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(9):35-40.
一种基于PSO-GWO的电网故障诊断方法
A power grid fault diagnosis method based on PSO-GWO
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.09.006
中文关键词:  电网故障诊断  解析模型  不确定性  灰狼优化  粒子群优化  
英文关键词:power  grid fault  diagnosis, analytical  model, uncertainty, particle  swarm optimization(PSO), grey  wolf optimization(GWO)
基金项目:国家自然科学基金项目( 项目编号)
        
作者中文名作者英文名单位
曹 源Cao Yuan新疆大学 电气工程学院
高丙朋Gao Bingpeng新疆大学 电气工程学院
张振海Zhang Zhenhai新疆大学 电气工程学院
摘要点击次数: 1642
中文摘要:
      针对基本优化算法在电网发生复杂故障时求解的准确度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种粒子群混合灰狼算法(Hybrid Algorithm of Particle Swarm Optimization and Grey Wolf Optimization,简称PSO-GWO)优化电网解析模型的诊断方法。首先,引入了一种计及误动、拒动等完备故障信息的完全解析模型,以应对复杂故障时产生的不确定问题。其次,利用粒子群算法具有个体记忆性的特点,提出了一种与灰狼算法在结构上混合的优化算法。最后,通过包含不确定信息的算例分析,发现混合算法具有平衡算法的局部搜索和全局开发的能力,并且诊断结果能够对故障情况作出解释,验证了混合算法比基本算法更适用于电网故障诊断。
英文摘要:
      
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