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摘要:
为保证电网故障诊断的准确性与实时性,将二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蚁群算法(BACA)引入到电网故障诊断优化模型的求解中,并与遗传算法作了对比分析.对单一故障、多重故障、保护非逻辑性动作、信息丢失等不同故障信息条件下的故障案例进行了仿真.仿真结果表明二进制群智能算法在收敛速度和优化结果方面显著优于GA,同时验证了提出的电网故障诊断方法具有诊断准确和容错性好等优点.
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文献信息
篇名 基于二进制群智能算法的输电网故障诊断方法
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 故障诊断 输电网 优化模型 二进制粒子群算法 二进制蚁群算法
年,卷(期) 2010,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-22
页数 分类号 TM711|TM76
字数 5432字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.14.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何正友 西南交通大学电气工程学院 303 7125 45.0 69.0
2 钱清泉 西南交通大学电气工程学院 169 4754 36.0 63.0
3 臧天磊 西南交通大学电气工程学院 24 357 10.0 18.0
4 李超文 2 26 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
输电网
优化模型
二进制粒子群算法
二进制蚁群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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