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基于PSO-SVM算法的输电线路覆冰舞动预测模型
被引量:
2
1
作者
邹红波
宋家乐
+3 位作者
刘媛
段治丰
张馨煜
宋璐
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期280-286,共7页
输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle...
输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle swarm optimization-support vector machines)算法构建了四分裂导线覆冰舞动预警模型,将档距、风速、初始风攻角作为模型的输入,覆冰导线是否舞动作为输出。同时,为验证该预测模型的实用性及有效性,将PSO-SVM模型与其他智能算法如BP(back propagation)、支持向量机(support vector machine, SVM)、遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-optimization support vector, GA-SVM)模型的预测结果进行比较,结果表明PSO-SVM模型的预测结果精度更高,对输电线路覆冰舞动预警具有一定的参考意义。
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关键词
粒子群优化算法(PSO)
神经网络
支持向量机(SVM)
导线舞动
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职称材料
基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
被引量:
3
2
作者
邹红波
宋璐
+2 位作者
张馨煜
段治丰
宋家乐
《智慧电力》
北大核心
2023年第3期25-30,45,共7页
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相...
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSOGRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。
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关键词
电网分区
故障诊断
改进图形分割法
粒子群算法
广义回归神经网络
D-S证据理论
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职称材料
题名
基于PSO-SVM算法的输电线路覆冰舞动预测模型
被引量:
2
1
作者
邹红波
宋家乐
刘媛
段治丰
张馨煜
宋璐
机构
三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心
三峡大学电气与新能源学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期280-286,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61876097)。
文摘
输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle swarm optimization-support vector machines)算法构建了四分裂导线覆冰舞动预警模型,将档距、风速、初始风攻角作为模型的输入,覆冰导线是否舞动作为输出。同时,为验证该预测模型的实用性及有效性,将PSO-SVM模型与其他智能算法如BP(back propagation)、支持向量机(support vector machine, SVM)、遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-optimization support vector, GA-SVM)模型的预测结果进行比较,结果表明PSO-SVM模型的预测结果精度更高,对输电线路覆冰舞动预警具有一定的参考意义。
关键词
粒子群优化算法(PSO)
神经网络
支持向量机(SVM)
导线舞动
Keywords
particle swarm optimization(PSO)
neural network
support vector machine(SVM)
conductor galloping
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
被引量:
3
2
作者
邹红波
宋璐
张馨煜
段治丰
宋家乐
机构
新能源微电网湖北省协同创新中心
三峡大学电气与新能源学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第3期25-30,45,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61876097)。
文摘
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSOGRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。
关键词
电网分区
故障诊断
改进图形分割法
粒子群算法
广义回归神经网络
D-S证据理论
Keywords
power grid partition
fault diagnosis
improved graph segmentation method
particle swarm algorithm
generalized regression neural network
D-S evidence theory
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-SVM算法的输电线路覆冰舞动预测模型
邹红波
宋家乐
刘媛
段治丰
张馨煜
宋璐
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
邹红波
宋璐
张馨煜
段治丰
宋家乐
《智慧电力》
北大核心
2023
3
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职称材料
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