【摘 要】
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雷电流波形由波前时间、波尾时间及雷电流陡度因子表征,对电力电子系统的雷电防护具有重要意义.针对含噪(NCET-07-0718).雷电流波形的多参数估计问题,提出了一种多群落粒子群
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,四川省,成都市,610031;二滩水电开发有限责任公司官地建设管理局,四川省,成都市,610021
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雷电流波形由波前时间、波尾时间及雷电流陡度因子表征,对电力电子系统的雷电防护具有重要意义.针对含噪(NCET-07-0718).雷电流波形的多参数估计问题,提出了一种多群落粒子群优化算法(Nelder-Meadparticleswarmoptimization,NMPSO),对雷电流特征参数构成的粒子群整体按粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)处理,每个子群落按Nelder-Mead单纯形法处理,有效解决了粒子群优化过程中的停滞问题.Heidler雷电流函数的测试表明,当信噪比在5~40dB内变化时,函数匹配相关系数为0.8546~0.9999.此外,NMPSO算法在Heidler雷电流函数参数估计中具有很强的抑噪能力,该文为雷电流波形测量装置提供了一种快速有效的数值算法,因而具有一定的研究价值和工程意义.
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