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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. 展开更多
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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基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断 被引量：3
2
作者 戚晓利 王振亚 +2 位作者 吴保林 叶绪丹 潘紫微 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期252-260,共9页
针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从... 针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 SSDSL-Isomap 变分模态分解(VMD) 改进复合多尺度熵(ICMSE) 粒子群优化极限学习机(pso-elm)
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基于函数型特征数据的光伏短期功率预测方法 被引量：6
3
作者 张林 刘继春 +2 位作者 马靖宇 周晟锐 文杰 《电气传动》 2021年第12期66-73,共8页
短期光伏发电功率预测对电网的安全、经济和稳定运行具有重要的意义。随着"互联网+"和"大数据时代"的到来,光伏电站收集的数据更加密集和连续,呈现出函数型特性。目前,光伏发电预测研究还局限于稀疏、离散的传统数... 短期光伏发电功率预测对电网的安全、经济和稳定运行具有重要的意义。随着"互联网+"和"大数据时代"的到来,光伏电站收集的数据更加密集和连续,呈现出函数型特性。目前,光伏发电预测研究还局限于稀疏、离散的传统数据。针对具有函数型特征的min级数据对光伏电站短期功率进行预测。首先,通过傅里叶基函数变换将具有函数型特征的离散数据转化为函数型数据;利用函数主成分分析将数据降维,得到少量函数主成分特征向量,使用高斯混合模型—最大期望算法对特征向量聚类,结合天气信息验证聚类的效果;然后使用改进PSO-ELM算法分别对聚类得到的典型场景进行预测;最后,通过四川某地区实例验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 函数型数据 函数主成分分析 高斯混合模型 最大期望 改进的粒子群优化-支持向量机(pso-elm)算法
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