基于扩展粒子群优化算法的同步发电机参数辨识

被引:34
作者
胡家声
郭创新
曹一家
机构
[1] 浙江大学电气工程学院,浙江大学电气工程学院,浙江大学电气工程学院浙江省杭州市,浙江省杭州市,浙江省杭州市
关键词
同步发电机; 参数辨识; 扩展粒子群优化算法;
D O I
暂无
中图分类号
TM341 [同步电机];
学科分类号
080801 ;
摘要
提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识。在粒子群优化(PSO)算法的基础上,EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作,并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法,保证了扩展后算法的收敛性,EPSO算法模型更具有通用性。仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下,EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力,并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率。
引用
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