混沌布谷鸟搜索算法在谐波估计中的应用

牛海帆; 宋卫平; 宁爱平; 马艺元

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混沌布谷鸟搜索算法在谐波估计中的应用

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针对布谷鸟搜索(CS)算法存在后期收敛速度慢、计算精度不高和陷入局部最优等缺点,提出了混沌布谷鸟(ccS)算法.首先,通过混沌理论初始化种群来增加种群多样性;然后,对局部最优值引入混沌扰动算子来跳出早熟收敛,提高计算精度,进而完成全局优化.对4个单目标基准函数进行仿真测试,对比最优值、最差值、平均值、中位数值及标准差值,结果表明,基于CCS算法比CS算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.在电力系统中谐波问题成分引起电流波形畸变,电网不稳定.精确分析谐波成分是解决谐波污染的重要前提.将性能更好的CCS算法应用于谐波估计,通过比较估计均值及标准偏差,结果显示在分析谐波电流时CCS算法相比粒子群优化(PSO)算法具有更好的性能.

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来源
《计算机应用》 |2017年第1期|239-243|共5页
作者
牛海帆; 宋卫平; 宁爱平; 马艺元;
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作者单位

太原科技大学电子信息工程学院;

太原030024;

太原科技大学电子信息工程学院;

太原030024;

太原科技大学电子信息工程学院;

太原030024;

太原科技大学电子信息工程学院;

太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
粒子群优化算法; 布谷鸟搜索算法; 混沌理论; 函数优化; 谐波估计;

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