| 基于量子行为粒子群优化算法的电压暂降状态估计 |
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| 引用本文： | 刘怡君,杨洪耕,王佳兴,王泽.基于量子行为粒子群优化算法的电压暂降状态估计[J].电测与仪表,2015,52(19). |
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| 作者姓名： | 刘怡君 杨洪耕 王佳兴 王泽 |
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| 作者单位： | 四川大学 电气信息学院,四川大学电气信息学院,四川大学电气信息学院,四川大学电气信息学院 |
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| 摘 要： | 文中提出了一种将传统的故障位置法和状态估计法相结合的电压暂降状态估计新方法。将仅利用历史故障数据的故障位置法和仅利用现有有限监控数据的状态估计法相结合,得到电压暂降状态方程,并利用量子行为粒子群算法(QPSO)得到优化问题的最优解。对比遗传算法等传统优化算法,QPSO能保证全局收敛,且控制参数更少,随机性更强,则找寻最优解效率更高。该方法已在IEEE24标准节点系统上进行仿真计算,并与遗传算法对比,结果验证了本文方法的准确性和可靠性。此方法适用于任何规模电网发生对称故障和不对称故障时的电压暂降状态估计。
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| 关 键 词： | 电能质量 电压暂降状态估计 故障位置法 量子行为粒子群优化 遗传算法 |
| 收稿时间： | 2014/7/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/7/25 0:00:00 |
Voltage Sag State Estimation in Power System Based on Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization |
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| LIU Yi-jun,Yang Hong-geng,Wang Jia-xing and Wang Ze.Voltage Sag State Estimation in Power System Based on Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(19). |
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| Authors: | LIU Yi-jun Yang Hong-geng Wang Jia-xing and Wang Ze |
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| Affiliation: | School of Electrical and Information,Sichuan University,School of Electrical and Information,Sichuan University,School of Electrical and Information,Sichuan University,School of Electrical and Information,Sichuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | power quality voltage sag state estimation fault position method QPSO genetic algorithm |
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