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基于粒子群游算法的同步发电机参数辨识 被引量:29

Parameters Identification of Synchronous Generator Based on Particle Swarm Optimization Theory
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摘要 将一种新的进化算法———粒子群游应用于发电机参数辨识。根据粒子群游算法的特点 ,提出了一种同步发电机参数辨识的计算框架。算例表明 ,这种参数辨识算法无需提取电机数学模型 ,直接利用稳定计算程序 ,简单实用、具有可行性。 The paper apply a evolutionary algorithm———Particle Swarm Optimization(PSO)on large synchronous generator parameter identification.Based on the characters of the PSO,a framework for the parameter estimation of synchronous generators is presented.The result of a case shows that the electrical parameters and mechanical parameters can be obtained by power system stability analysis software directˉly,without constructing the generator model.
作者 龙云 王建全
出处 《大电机技术》 北大核心 2003年第1期8-11,共4页 Large Electric Machine and Hydraulic Turbine
基金 国家自然科学基金资助项目 (599770 2 0 )
关键词 粒子群游算法 同步发电机 参数辨识 进化算法 parameter estimation evolutionary algorithm particle swarm optimization synchronous maˉchine
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参考文献5

二级参考文献29

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同被引文献248

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