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基于遗传算法的电力系统故障诊断的解析模型与方法:第二:软件实现 总被引:2,自引:1,他引:1
文福拴 《电力系统及其自动化学报》1998,10(3):8-14
在本文第一部分所发展的故障诊断的解析模型与方法的基础上,首先提出了由计算机自动形成故障 断的目标函数的方法,这是实现电力系统在线故障诊断所必需的。 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的电力系统的故障诊断 总被引:28,自引:6,他引:28
根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的逻辑关系,首先把电力系统的故障诊断问题表示为0-1整数规划问题。在此基础上,采用了两种方法求解,第一种方法是遗传算法,第二种方法是模拟退火算法。这两种方法都能以较大的概率收敛到全局最优解,并能够求得多个最优解。提出的方法理论严密,与当前比较流行的以启发式知识为基础的专家系统方法不同。本文的方法可以处理任意复杂的故障,也可以处理有保护和断路器误动作的情况,且计算时间与故障的复杂程度基本无关。此外,提出的方法原则上适合于并行处理。 相似文献
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针对遗传算法(GA)在函数优化中存在的收敛速度慢、精度低等不足,提出将量子遗传算法(QGA)应用于多元函数的优化问题上。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,量子遗传算法的性能要优于GA,QGA具有比GA更快的寻优速度和更高的精确度。 相似文献
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局部搜索量子遗传算法及其无功优化应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子遗传算法局部寻优能力差的不足,提出一种局部搜索量子遗传算法,用于电力系统无功优化.该方法将局部搜索引入到量子遗传算法中,先进行全局寻优,当全局寻优搜索到的最优解经过多次迭代没有变化时,在此解附近产生小的寻优区间,进行局部寻优,以使算法同时具有较强的全局和局部搜索能力.复杂测试函数和IEEE30节点测试系统的仿真实验表明,该方法在寻优能力、收敛速度和稳定性方面优于文献中的新量子遗传算法、进化规划等多种方法. 相似文献
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应用贝叶斯网络模型的电力系统故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算法应用于电力系统故障诊断的一个难题是如何建立合理的数学模型。针对这一难题,建立了基于元件的贝叶斯网络故障诊断模型,并通过一定的推理规则,根据贝叶斯网络形成遗传算法的目标函数,用遗传算法进行优化求解。在应用遗传算法时,对传统算法进行了一系列的改进,改善了算法的收敛性能,提出了在迭代过程中推测不完备信息的方法,增强了算法对于大量不完备保护信息的处理能力。大量算例表明了所述方法的合理性和实用性。 相似文献
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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在故障诊断过程中的模型参数选择问题,提出了利用全局寻优能力强、收敛速度快的量子遗传算法(QGA)对模型参数进行参数寻优,把LSSVM参数选择问题转化为优化问题。该算法克服了遗传算法优化过程中陷入局部极值的问题,提高了优化性能。利用UCI数据库的数据进行分类验证,相比遗传优化的LSSVM和交叉验证的LSSVM,基于QGA优化的LSSVM模型提高了分类精度。最后,把该模型应用于风力发电机齿轮箱故障诊断中,取得了良好的效果。 相似文献
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结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用 总被引:43,自引:8,他引:43
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、,给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅,将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量,实现故障诊断。 相似文献
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基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统 总被引:9,自引:1,他引:9
故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义。多种人工智能技术在其中得以应用, 然而快速、准确的故障诊断仍是一个悬而未决的难题, 尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下, 故障诊断更为困难。提出了一种基于神经网络 (ANN) 和遗传算法 (GA) 的故障诊断方法, 它采用三层前向神经网络执行诊断功能, 双重 GA循环优化该神经网络的结构和连接权重。第一重 GA循环用于优化神经网络结构, 第二重 GA循环进一步优化神经网络的连接权重。两重 GA循环可以搜索确定用于故障诊断的最优神经网络。有关的数学模型和算法流程在文中作了详细介绍。以4-母线简单电力系统为例, 进行了计算机仿真计算。结果表明, 基于混合神经网络和遗传算法的故障诊断系统优于传统的BP神经网络, 可以较好地解决故障诊断问题。 相似文献
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利用Petri网对电力系统进行故障诊断 总被引:6,自引:0,他引:6
利用Petri网技术对电力系统故障进行建模,并在计算机辅助故障方面进行探讨和研究,这有助于调度人员快速、准确判断事故并给予及时处理。 相似文献
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