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电力系统故障诊断的量子粒子群优化算法
引用本文:李晓,黄纯. 电力系统故障诊断的量子粒子群优化算法[J]. 电力系统及其自动化学报, 2011, 23(4): 61-66
作者姓名:李晓  黄纯
作者单位:1. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;株洲职业技术学院,株洲412000
2. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
摘    要:电力系统故障诊断是利用保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置.其中故障元件的识别是故障诊断实现的关键.文中应用量子粒子群优化算法研究故障元件的识别方法,先根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1整数规划问题,然后用量子粒子群优化算法求解.与标准PSO算法和传统遗传算法比较,文中采用的量子粒子群优化算法具有稳定性高...

关 键 词:电力系统  量子粒子群优化算法  故障诊断  0-1整数规划

Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm for Power Fault Section Estimation
LI Xiao,HUANG Chun. Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Algorithm for Power Fault Section Estimation[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2011, 23(4): 61-66
Authors:LI Xiao  HUANG Chun
Affiliation:LI Xiao,HUANG Chun(1.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China,2.Zhuzhou Professional Techology College,Zhuzhou 412000,China)
Abstract:Power fault section estimation deduces fault position based on the actions information of circuit breakers and protective relays,and recognition of the fault elements is the most important part.The discriminating method of fault elements applying quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO) is investigated in this paper.Firstly,the fault section estimation is demonstrated by a 0-1 integer programming model according to the acting theory of protective relays,and then the problem is solved by QPSO.It is ...
Keywords:power system  quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO)  fault section estimation  0-1 integer programming model  
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