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PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用
被引量：
8
1
作者
唐玲玲
缪希仁
庄胜斌
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第4期471-478,共8页
在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法...
在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法.
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关键词
低压系统
短路电流
峰值预测
粒子
群
优化
极端
学习机
全选择性保护
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职称材料
题名
PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用
被引量：
8
1
作者
唐玲玲
缪希仁
庄胜斌
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第4期471-478,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51377023)
福建省高校产学合作项目(2019H600)。
文摘
在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法.
关键词
低压系统
短路电流
峰值预测
粒子
群
优化
极端
学习机
全选择性保护
Keywords
low-voltage system
short circuit current
peak prediction
particle swarm optimization extreme learning machine(PSO-ELM)
global selectivity
分类号
TM461 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用
唐玲玲
缪希仁
庄胜斌
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
8
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