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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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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
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Gaoya dianqi, 2008 针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化（SAPSO）算法和误差反向传播（BP）算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率。
乔维德
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan为了研究桁架式支撑臂形态在线监测方法，实现结构姿态精确感知与健康状态评估，提出了一种基于光纤Bragg光栅传感器的支撑臂结构形态监测与反演方法。首先，借助ANSYS Workbench有限元仿真软件，得到空间桁架式支撑臂在静态载荷作用下的应变响应规律；其次，研究了基于斜率和位移方程的支撑臂结构形态重构算法，结合粒子群算法提升了支撑臂形态重构精度；最后，构建了桁架式支撑臂结构形态分布式光纤监测与反演系统，通过沿支撑臂纵杆粘贴的光纤Bragg光栅传感器，获取支撑臂关键节点应变响应特征 ...
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Gaoya dianqi, 2016 为解决金属氧化物避雷器（MOA）老化在线监测问题,提出一种基于粒子群算法（PSO）的MOA在线监测技术。通过PSO算法较好地拟合逼近效果,计算MOA等效模型中反应MOA老化情况的α、k、c值,进而实现在线监测MOA的老化状态。此外,利用MATLAB仿真分析了电网电压中谐波电压对该算法的影响。仿真分析表明:PSO算法可以较好地将模型中的计算泄漏电流拟合逼近实际测量的泄漏电流,求解出α、k、c值,实现对MOA老化监测。此外,文中算法对于电力电网系统运行电压中谐波电压含量及其初相位具有较好的抗干扰性 ...
左迎芝, 曹洪亮, 韩通, 马家蒙
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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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Study on Multi-Objective Optimization of High-Efficiency and Low-NOx Emissions of Power Station Boilers Based on Least Squares Support Vector Machines [PDF]
, 2023 Aiming at the multi-objective optimization of boiler combustion system, on the basis of the established prediction model of boiler combustion system, the weighted-particle swarm algorithm and the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO ...
GAN Yunhua +5 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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