电力系统故障诊断的多智能体粒子群优化算法

陈铸华; 李晓

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电力系统的故障诊断是利用保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置,识别故障的元件和误动作的保护与断路器,并对保护和断路器的动作情况作出评价;其中故障元件的识别是故障诊断实现的关键;文中首次应用粒子群优化算法研究故障元件的识别方法;基本思想是根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1整数规划问题,然后用粒子群优化算法求解;与传统的遗传算法求解比较,结果表明文中采用的粒子群优化算法具有稳定性高、收敛特性好、运行速度快的突出优点;仿真研究验证了该方法的可行性和有效性.

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来源
《计算机测量与控制》 |2010年第8期|1753-17551758|共4页
作者
陈铸华; 李晓;
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作者单位

长沙电力职业技术学院;

湖南;

长沙;

410131;

湖南大学电气与信息工程学院;

湖南;

长沙;

410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的运行;
关键词
电力系统; 粒子群优化算法; 故障诊断; 0-1整数规划;

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