基于人工鱼群与蛙跳混合算法的变压器Jiles-Atherton模型参数辨识

被引：75

作者：

耿超 ^{[1
]}

王丰华 ^{[1
]}

苏磊 ^{[2
]}

张君 ^{[1
]}

机构：

[1] 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)

[2] 上海市电力公司电力科学研究院

来源：

中国电机工程学报 | 2015年 / 35卷 / 18期

关键词：

Jiles-Atherton模型; 变压器; 直流偏磁; 人工鱼群算法; 蛙跳算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM41 [电力变压器];

学科分类号：

080810 [电力电子与电能变换]; 140502 [人工智能];

摘要：

变压器铁芯磁化特性的准确建模是研究变压器直流偏磁现象的关键,在使用Jiles-Atherton(J-A)模型对变压器的磁滞回线进行建模分析时,需要对变压器直流偏磁工况下J-A模型中的5个关键参数进行准确识别。提出了人工鱼群与蛙跳混合算法对J-A模型中的关键参数进行辨识,该算法将两种仿生算法有机融合,在鱼群算法寻找到最优区域后切换至蛙跳算法进行局部搜索,兼具了人工鱼群算法前期收敛迅速与蛙跳算法局部搜索准确的优势。分别将所提混合算法及多种现有识别算法应用于数值仿真算例与变压器直流偏磁实测曲线的参数识别,结果表明基于人工鱼群与蛙跳混合算法得到的变压器磁滞回线与实测曲线吻合良好,且具有识别精度高和计算效率高的优点,验证了该算法在变压器J-A模型参数识别中的有效性,进而可以应用于对变压器直流偏磁下运行特性的准确分析。

引用

页码：4799 / 4807

页数：9

共 5 条

[1]

一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法 [D].