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Dianci bileiqi, 2013 针对接地网表面电位的不均匀分布,不能很好地保障人身和设备的安全,采用粒子群算法对两层土壤接地网进行优化设计。首先建立接触电压达到最小值时的目标函数,再以最优压缩比作为优化目标。通过与文献所提供的算例进行比较,结果表明,应用粒子群算法可以得到接地网导体不等间距布置的最优形式。
王爱霞, 王思华, 王明
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Gaoya dianqi, 2020 变压器是电网最为核心的设备,绕组变形是变压器主要的故障类型之一,频率响应分析法（frequency response analysis, FRA）是目前广泛应用的绕组变形检测方法。为提高绕组变形分类诊断的性能,文中提出基于粒子群算法优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM）的变压器绕组变形分类方法,采用数学统计方法提取频率响应曲线的特征参量,并输入到支持向量机模型进行训练,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数 ...
刘伟 +4 more
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基于多策略粒子群算法的500 kV直流断路器用快速机械开关优化设计
Gaoya dianqi, 2022 快速机械开关作为混合式直流断路器系统的关键设备,其操动机构多选用电磁斥力机构,电磁斥力机构的磁场电场相互耦合,仅通过控制变量法难以从整体上对电磁斥力机构进行优化设计。为此,提出一种多策略改进粒子群算法,并将其应用到斥力机构的参数优化中。首先,利用Ansoft Maxwell仿真分析了电磁斥力机构的线圈盘尺寸、金属盘尺寸和放电回路参数对快速机械开关动态性能的影响,确定了主要的优化设计参数;其次,针对基本粒子群的缺陷,结合重开端及反向学习策略进行改进并验证了改进后算法的优势性;最后 ...
方春恩 +5 more
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基于组合核相关向量机和量子粒子群优化算法的变压器故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2017 为了提高变压器故障诊断精确度,提出量子粒子群算法（QPSO）优化相关向量机（RVM）的变压器故障诊断方法。采用4个二分类RVM来实现变压器故障诊断的多分类问题。相关向量机的组合核函数可融合变压器运行状态的多种特征信息,为非线性、有限样本数据的变压器故障诊断建模问题提供有效的方法。利用量子粒子群算法对RVM诊断模型参数快速寻优,并结合CV原理设置适应度函数可有效提高诊断模型的泛化能力。实例分析表明,该耦合算法诊断正确率为91.1%,优于三比值法、BPNN、PSO-SVM方法,可有效提高变压器故障诊断精度。
付华, 任仁, 闫智生, 马云伍
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2011 本文采用Matlab语言编制了张弦桁架结构通用的有限元模型分析程序。通过此程序,可以快捷地得到不同几何参数的张弦桁架结构模型,并能进行杆件内力分析,分别采用SAP2000和ANSYS分析软件对其计算结果进行了验证,结果表明三者的计算结果一致。在此基础上,采用Matlab语言编制了粒子群算法优化程序,对某实际张弦桁架结构采用本文优化方法进行了优化设计,优化结果表明本文提出的优化方法具有较高的精度和较好的收敛性。最后对不同跨度的张弦桁架结构模型进行了截面优化设计,为初步设计提供了参考。
侯贯泽, 刘树堂, 许强松
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Gaoya dianqi, 2018 对于超、特高压变压器的设计而言,角环的优化布置是变压器端部主绝缘结构设计的重要组成部分。本文运用多目标优化算法、粒子群优化算法并结合有限元子模型计算技术,在保持原变压器内部的角环个数、各角环厚度及圆弧半径不变的基础上,分别对左、右两侧角环的位置进行优化布置。优化过程中,选取各个考核油隙中沿电力线上最小的绝缘裕度作为优化的目标函数,使角环分割的各油隙关键位置沿电力线方向的绝缘裕度尽量接近。对绕组端部角环位置优化后,不仅使得各考核区域的最小绝缘裕度浮动范围变小,而且使得整个端部绝缘的最小裕度得到了提高。
张良县 +4 more
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Gaoya dianqi, 2014 合适的均压环配置即均压环数量和参数能使避雷器电阻片的电压承担率分布更加均匀,均压环数量、参数与电压承担率之间存在着复杂的多维非线性关系,均压环最优配置难于求解但易于评估。为了研究该问题,应用粒子群算法对均压环配置进行优化计算,以最大电压承担率为目标,建立不同个数均压环的优化模型,根据个体适应度值自适应调节惯性权重以提高种群的全局与局部寻优能力。算例结果表明:对500 kV避雷器配置3个均压环和配置2个均压环进行优化计算,优化后最大电压承担率分别为1.104和1.143,均小于1.15,满足相关要求。其中,
姜志鹏 +5 more
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A fast PSO algorithm based on Alpha-stable mutation and its application in aerodynamic optimization
Xibei Gongye Daxue Xuebao, 2022 提出了一种基于Alpha stable分布的新型变异方法。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点, 通过对比分析确定了一种调整Alpha stable分布的稳态系数动态变异策略, 使粒子群算法能够在搜索初始阶段具有更强的种群多样性以及算法探索能力, 减少陷入局部最优的可能; 在算法末期增强粒子群优化算法的局部搜索能力, 提高解的精度。将基于Alpha stable变异的粒子群优化算法(Alpha stable particle swarm optimization, ASPSO ...
FAN Huayu +3 more
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Energy efficiency optimization algorithm of heterogeneous networks based on hybrid energy supply and energy cooperation [PDF]
, 2022 To reduce the base station energy consumption and co-channel interference in heterogeneous cellular networks, a joint optimization algorithm combined with energy harvesting and energy cooperation was proposed with the objective of energy efficiency ...
Chunling PENG +3 more
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智能科学与技术学报, 2022 针对含分布式电源（DG）的配电网动态重构问题，提出考虑配电网负荷需求与 DG 出力动态变化的配电网动态重构方案。首先，基于不同时段的负荷特性与最优网络结构的综合相似性，提出了一种改进层次聚类的时段划分方法。在此基础上，提出了遗传学习自适应粒子群优化算法，实现以网络损耗最小为优化目标的动态重构优化计算。针对基本粒子群算法中缺乏速度动态调节、易陷入局部最优等问题，提出基于粒子个体最优位置的遗传学习方案增加搜索多样性，提高算法的全局搜索能力，并引入自适应惯性权值和加速系数以满足不同时期的寻优要求。最后 ...
王云 +4 more
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