【摘 要】
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提出了一种改进的粒子群优化算法PS0NM法,和最小二乘法相结合的电力系统谐波参数的估计方法。在传统的粒子群算法中引入单纯形机制增强了该算法的局部搜索能力,提高了收敛速
【机 构】
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华南理工大学电力学院,国网陕西省电力公司电力科学研究院,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51477121）
论文部分内容阅读
提出了一种改进的粒子群优化算法PS0NM法,和最小二乘法相结合的电力系统谐波参数的估计方法。在传统的粒子群算法中引入单纯形机制增强了该算法的局部搜索能力,提高了收敛速度。该方法将电力系统中谐波的相角、频率和幅值视为寻优变量,利用改进PS0对各次谐波分量的非线性参数即相角和频率进行估计,然后利用最小二乘法对谐波分量的线性参数即幅值进行计算,直到达到最大迭代次数,迭代结束。在MATLAB中搭建了一个典型的仿真模型,进行仿真验证,并将仿真结果与传统的快速傅立叶变换法进行对比。结果表明,所提出的方法能够对电力谐波
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