基于改进人工鱼群算法的互感器Jiles-Atherton模型参数辨识

• 作者: 宋强 李开成 林国营 潘峰 王凌云 肖厦颖
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: J-A模型 参数辨识 人工鱼群算法 模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TM45
• 字数: 5148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.23.010

摘要

为开展仿真平台下的电磁式互感器特性研究,需要对试验互感器建立精确可靠的磁滞模型.Jiles-Atherton(J-A)模型广泛应用于互感器铁芯磁滞模型与仿真实验,其5个关键参数的辨识准确度直接影响J-A模型与试验互感器的拟合程度.提出一种基于人工鱼群和模拟退火算法的混合智能寻优算法对J-A模型进行参数辨识.改进算法初期使用变步长人工鱼群算法将搜索域快速锁定在全局最优解的附近.当J-A模型拟合达到一定精度后,转而使用并行模拟退火算法继续进行局部的精确搜索.通过Matlab仿真证实:改进混合算法同时解决了鱼群算法后期寻优效率较低以及退火算法难以大范围搜索的问题,且算法稳定性较高,能有效提高电磁式互感器J-n模型参数辨识的时效性与精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李开成	华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室	71	861	15.0	26.0
2	林国营	广东电网有限责任公司电力科学研究院	44	321	10.0	16.0
3	潘峰	广东电网有限责任公司电力科学研究院	20	94	6.0	9.0
4	宋强	广东电网有限责任公司电力科学研究院	8	15	2.0	3.0
5	王凌云	华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室	7	32	3.0	5.0
6	肖厦颖	华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室	4	23	2.0	4.0