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SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用
被引量：
9
1
作者
徐艳春
王泉
+2 位作者
李振兴
李振华
吕密
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期143-149,共7页
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),...
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。
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关键词
粒子群算法
sa
—
apso
算法
变压器
局部放电
超声波
定位
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职称材料
题名
SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用
被引量：
9
1
作者
徐艳春
王泉
李振兴
李振华
吕密
机构
三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
Texas A&M University
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期143-149,共7页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金(KJ2015QT007)
三峡大学研究生科研创新基金(SDYC2016046).
文摘
针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。
关键词
粒子群算法
sa
—
apso
算法
变压器
局部放电
超声波
定位
Keywords
particle
swarm
optimization
algorithm
sa
-
apso
algorithm
transformer
partial
discharge
ultrasonic
localization
分类号
TM41 [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
SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用
徐艳春
王泉
李振兴
李振华
吕密
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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