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配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究?
配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究?
作者:
崔坤利
杜乾
郎朗
陈孟元
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
线传感器网络
配电网故障检测
改进均值粒子群算法
惯性权重值
最优搜索能力
摘要:
针对电网故障检测中使用的无线传感器网络节点定位精度较低,分簇不均问题,提出了一种基于DV ̄Hop算法改进均值粒子群算法(PSO),首先DV ̄Hop算法改进均值粒子群算法中粒子的速度与位移,使动态无线传感器网络重新定位簇头节点坐标更加接近真实值;然后递归神经网络学习算法迭代值逼近最合适的惯性权重值,优化均值PSO粒子群算法使其达到最优搜索能力。最后由Sink节点对每一次动态分簇后网络节点进行数据采集后对电能耗尽的节点进行无线充电。仿真结果表明,改进后的PSO算法比PSO算法聚类分簇误差更小,节点定位配电网故障的精确度提高12.8%,有效地延长了网络生命周期。
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基于SVG的10kV配电网故障定位算法
SVG
配电网
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故障定位
配电网接地故障定位系统的优化设计实现
配电网
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文献信息
篇名
配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究?
来源期刊
传感技术学报
学科
工学
关键词
线传感器网络
配电网故障检测
改进均值粒子群算法
惯性权重值
最优搜索能力
年,卷(期)
2017,(1)
所属期刊栏目
无线传感器技术
研究方向
页码范围
146-151
页数
6页
分类号
TP393
字数
4880字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1004-1699.2017.01.026
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
郎朗
安徽工程大学电气工程学院
60
498
13.0
20.0
2
陈孟元
安徽工程大学电气工程学院
87
626
12.0
21.0
3
崔坤利
安徽工程大学电气工程学院
2
12
1.0
2.0
4
杜乾
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2020(3)
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
线传感器网络
配电网故障检测
改进均值粒子群算法
惯性权重值
最优搜索能力
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
传感技术学报
主办单位:
东南大学
中国微米纳米技术学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-1699
CN:
32-1322/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市四牌楼2号东南大学
邮发代号:
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
6772
总下载数(次)
23
总被引数(次)
65542
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