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Gaoya dianqi, 2018 为有效提高变压器故障诊断准确率,文中将粒子群优化算法与多分类相关向量机方法相结合,构建了一种基于粒子群优化多分类相关向量机的方法用以变压器故障诊断。该方法首先将油中溶解气体与4种特征气体比值相结合作为故障特征量,以进一步丰富故障信息。其次,利用粒子群优化算法并结合训练样本数据对多分类相关向量机的核参数进行优化,以获得能够最优的及能有效提高故障分类效率的参数。最后,将9种特征量作为特征输入,并利用已训练完毕的多分类相关向量机进行故障诊断。经实例分析表明,该方法使故障特征量与故障分类模型得到了有效补充 ...
刘益岑 +5 more
doaj
New chaos-particle swarm optimization algorithm [PDF]
, 2012 The original particle swarm optimization (PSO)algorithm has the advantages of fast convergence,but with the shortcoming of premature and local convergence.To overcome this problem,a new chaos-particle swarm optimization algorithm was presented,which was ...
Bin WU +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
doaj
Research on Fault Location in Integrated Energy Systems Based on Improved Binary Particle Swarm Optimization Algorithm [PDF]
ObjectivesThe coverage of power systems continues to expand, and the structure of integrated energy systems is becoming increasingly complex. This trend leads to a significant decline in the accuracy of fault location in the distribution network that is ...
GAO Yang +5 more
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Sleep scheduling-aware minimum power broadcast in wireless ad hoc networks based on discrete particle swarm optimization [PDF]
, 2013 For the minimum power broadcast scheduling problem where network uses sleep scheduling and each node's transmission power is continuously adjustable,a recursive approach to compute the optimal transmission scheduling of a node was firstly presented,and ...
Jun SHEN, Xiao-jian ZHU
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Dianci bileiqi, 2015 为提高接地网故障诊断的准确性和效率,在总结现有故障诊断方法基础上,提出基于萤火虫-粒子群混合算法（GPSO）的分区域诊断方法。该方法通过优化接地网故障诊断方程组模型,使之转化为等价的优化问题;根据接地网的可及节点分布情况对接地网分区,应用分层约简理论将接地网分解得到本征接地网络;对本征接地网建立优化模型,采用萤火虫-粒子群混合算法对优化问题进行求解;根据本征支路电阻的前后变化以及每条支路对应的接地网区域,分析判断接地网各个区域内的故障情况。该方法综合利用萤火虫算法的寻优能力和粒子群算法的收敛速度 ...
蓝文昊 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2023 变压器作为电网传输和变换电能的主要设备，对DGA数据进行异常分析，可为变压器故障诊断提供理论依据。鉴于此，文中提出了基于DGA和IPSO-XGBoost的变压器故障诊断方法。首先，将特征气体划分为无编码比值作为特征参量输入极端梯度提升（XGBoost）模型，提出了基于XGBoost的变压器故障诊断模型；其次，通过动态调整惯性权重和加速因子对粒子群算法（PSO）进行改进，并利用改进的粒子群算法（IPSO）对XGBoost的关键参数进行迭代优化；最后，随机抽取1 614例故障类型已知的DGA数据进行算例分析。
龚泽威一 +8 more
doaj
, 2010 针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求, 提出了一种DV-Hop改进算法, 利用节点间的估计距离和锚节点的位置, 在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表明, 改进的算法可以使DV-Hop的平均定位误差下降30 ...
廖明宏, 林建华, 陈星舟
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Research on Exchange Rate Forecasting and Expert Artificial Framework Based on Neural Network Optimized by SAPSO [PDF]
, 2012 本文基于前人对汇率预测的成果，展现汇率预测研究现状，通过相关理论评述，提出一种组合式的智能优化算法预测模型。并通过实证证明该智能优化算法预测模型进一步提高了预测精度。本文采用的是非线性模型，即BP神经网络。由于BP神经网络有一些固有的缺陷，为了克服BP神经网络易早熟的缺陷，本文提出采用具有全局寻优能力的粒子群优化算法对BP神经网络进行优化。同时通过理论分析和实验证明，对粒子群优化算法的某些粒子采取模拟退火的方式重新初始化可以增加粒子群的多样性，使粒子群克服在迭代后期失去种群多样性的缺陷。并且通过实证证明，
董丽珺
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Gaoya dianqi, 2018 针对基本粒子群算法（particle swarm optimization algorithm,PSO）局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法（simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO）,在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA ...
徐艳春 +4 more
doaj