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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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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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Guangtongxin yanjiu, 2020 基于光纤传感的物联网（IoT）具有测量感知与数据传输的双重特性,为了实现网络内任意节点的快速定位,文章研究了快速节点定位技术,该技术采用边界盒定位的方法优化了人工蜂群（ABC）算法。实验对光纤传感网络中的多个未知节点进行定位分析,并将所提算法、未优化的ABC算法和传统粒子群（PSO）算法的测试结果进行了对比。实验结果表明,随着种群数的增加,3种算法的定位精度都会提高,当种群数>20后趋于稳定,定位精度依次为2.2、3.0和3.3 m。由达到稳定的迭代次数和定位精度上下限可知 ...
于春荣, 王益芳, 于瑷雯
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Guangtongxin yanjiu, 2018 为提高拉曼光纤放大器（RFA）的放大带宽和光纤通信系统的传输容量,利用4个不同波长的泵浦设计了带宽为100nm的宽带RFA。在对拉曼耦合波微分方程数值求解的同时,结合粒子群优化算法优化了4个泵浦的波长及功率,得到了3组平均开关增益分别为18.690 9、19.638 7和21.764 1dB,所对应的增益平坦度分别为0.879 7、0.914 4和0.945 2dB的优化结果。基于3组优化后的泵浦功率和泵浦波长,对粒子群优化算法的边界条件进行改进,进一步提升了RFA的性能,也使算法的性能得到改善 ...
巩稼民 +6 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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Gaoya dianqi, 2019 文中考虑了含风、光、微型燃气轮机、火电机组、蓄电池、燃料电池的典型微电网系统协同优化运行问题。综合考虑出力源的发电成本、燃料成本、环境治理成本、购电成本和售电收益后,建立了典型微电网系统并网和孤网两种运行方式下的优化函数,采用粒子群算法和改进鸡群算法对其优化函数进行求解,得出优化周期内各电源出力情况,并对仿真分析比较,得出具有普适性的控制策略,并验证改进鸡群算法的优点。
李静雅, 易庚, 胡汉梅, 黄景光
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Gaoya dianqi, 2018 为了保证变压器供电的可靠性,结合油中溶解气体分析法（DGA）,提出了基于支持向量机（SVM）和Kriging模型的双级分类算法,实现变压器的潜伏性故障的预测。首先,以SVM作为初级分类器,将待测DGA数据分类为正常、放电故障或过热故障三种状态;其次,以Kriging模型作为次级分类器,对待测数据进行二次分类,完成精确诊断。为提高算法精度,应用改进的粒子群优化算法分别对SVM的核函数参数、惩罚系数以及Kriging模型的相关参数进行优化。所提方法集成了粒子群优化算法的快速寻优能力 ...
柳强, 丁宇
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Gaoya dianqi, 2008 为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种邻域粒子群算法优化BP神经网络的电力变压器油中气体分析（DGA）方法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压器油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的邻域粒子群算法优化后的神经网络进行变压器故障类型诊断。试验结果表明,该类方法具有很好的分类效果,较好地解决了变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,对故障类型的正判率较高。
贾嵘, 徐其惠, 李辉, 刘伟
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Gaoya dianqi, 2021 建立一种粒子群优化的改进加权支持向量回归的变压器顶层油温模型,能够准确的估计变压器顶层油温。该模型根据环境温度、变压器负荷、变压器顶层油温等样本数据建立支持向量回归模型,分析变压器顶层油温与其他各因素之间的联系,根据不同影响因素建立支持向量超平面将变压器顶层油温预测限制在一个合理区间,根据支持向量机的惩罚因子和松弛因子的选择使该区间缩小至与实际变压器顶层油温的误差达到最小,使以变压器顶层油温为预测目标函数的预测模型精度最高 ...
李诗勇 +6 more
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Gaoya dianqi, 2018 风电的波动性和不稳定性给电网的调度增加了难度,为了兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出一种变置信度机会约束模型,并将该模型引入机组旋转备用约束中。首先,建立考虑到系统经济性和可靠性的多目标函数,并在可靠性目标函数中引入风电预测误差置信度β,其值等于旋转备用机会约束置信度。其次,通过模糊隶属度方法将两目标函数变为无量纲的单目标函数,再通过基于线性递减惯性权值（LDIW）策略的改进粒子群优化算法求解各时刻最优置信度β,进而确定各机组最优出力与最优旋转备用容量。最后,利用IEEE-RTS96系统进行验证 ...
韩轩, 邱晓燕, 沙熠, 刘波
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