基于FPA算法的金属氧化物避雷器在线监测

为了有效解决金属氧化物避雷器(MOA)在线监测难、监测误差较大等问题,通过引入群智能算法中的花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA),利用花朵授粉算法具有良好的寻优效果来达到需要监测的效果,降低人工监测的失误率,提高监测效率。根据系统运行时的实际电压和泄露电流进行在线的实时监测,并根据这两个参数对MOA等效模型中的参数进行求解,得到能够正常反映系统工况的监测数值。同时,利用MATLAB仿真软件,对电网中的谐波电压和频率进行实时仿真,观测此算法的引入是否能提高监测的准确性,通过计算得到,具有寻优能力的FPA算法,能够将标准差趋近于真实的泄露电流,并且能够有效降低相关系数的最大误差,可得;该算法对此模型中的谐波电压和频率影响较小,同时,具有降低监测误差的能力。