基于鲸鱼算法改进下垂控制的微电网平滑切换策略

在传统下垂控制所在微电网系统负载发生突变时,可能无法维持整个微电网的稳定;在模式切换过程中存在功率振荡、母线电压偏离过大等问题.针对此类问题,提出一种基于鲸鱼算法改进下垂控制的方法.依据电压幅值及频率波动,应用鲸鱼算法调整优化相应参数;将优化结果反馈到下垂参数计算中,用于解决切换时产生的功率振荡及频率偏移问题;搭建MATLAB/Simulink模型进行仿真验证.仿真结果显示:优化后的算法能够减少功率振荡幅度及频率偏移,实现微电网的孤网与并网平滑切换.在负荷突变工况下,功率偏差最大为13.78%,改进后降至3.97%,从扰动至稳定状态所用时间缩短了37.52%,提高了系统的供电质量,证明了该改进控制策略的有效性.

基于主成分分析的海鸥优化支持向量机变压器故障诊断

针对支持向量机对变压器进行故障诊断时准确率较低的问题,提出一种海鸥算法优化支持向量机的方法。首先增加不同的气体分数比值特征,扩充变压器故障数据所包含的信息特征,然后采用主成分分析法(PCA)提取输入变量特征,降低特征变量的维数,降低变量之间的相关性,最后用海鸥优化算法(SOA)对支持向量机的核参数和惩罚因子进行优化,提高支持向量机建模准确度。仿真结果表明,与粒子群(PSO)、遗传算法(GA)相比,海鸥优化算法优化支持向量机(SOA-SVM)可以明显提高变压器故障诊断的准确率,并且可靠性和泛化性能表现也有提高。

基于改进WOA的输电线路故障分析

针对传统支持向量机数据识别分类准确率较低的问题,设计一个改进鲸鱼算法,优化支持向量机识别输电线路故障.通过Simulink仿真搭建电网模型,提取输电线路故障特征,进而使用支持向量机识别故障;利用立方混沌映射初始化种群,引入自适应惯性权重,并把对数螺旋方程中的b设置为动态值以改进鲸鱼算法,并与传统算法进行比较.结果表明:改进鲸鱼算法对输电线路故障分类的鲁棒性强、计算效率高、寻优能力强.