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基于二进制群智能算法的输电网故障诊断方法

电力系统保护与控制 2010年第14期38卷 16-22页

作者：臧天磊何正友李超文钱清泉西南交通大学电气工程学院四川成都610031 六安供电公司安徽六安237000

为保证电网故障诊断的准确性与实时性,将二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蚁群算法(BACA)引入到电网故障诊断优化模型的求解中,并与遗传算法作了对比分析。对单一故障、多重故障、保护非逻辑性动作、信息丢失等不同故障信息条件下的故障... 详细信息

为保证电网故障诊断的准确性与实时性,将二进制粒子群算法(BPSO)和二进制蚁群算法(BACA)引入到电网故障诊断优化模型的求解中,并与遗传算法作了对比分析。对单一故障、多重故障、保护非逻辑性动作、信息丢失等不同故障信息条件下的故障案例进行了仿真。仿真结果表明二进制群智能算法在收敛速度和优化结果方面显著优于GA,同时验证了提出的电网故障诊断方法具有诊断准确和容错性好等优点。

关键词：故障诊断输电网优化模型二进制粒子群算法二进制蚁群算法

基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统MPPT控制算法研究

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电气工程学报 2017年第6期12卷 41-46页

作者：杨东海刘洋王毅谢卫华河南龙源许继科技发展股份有限公司郑州450011 许继集团有限公司许昌461000

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最... 详细信息

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其捜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。

关键词：最大功率点跟踪恒压法二进制蚁群算法模糊神经网权值优化

采用二进制蚁群模糊神经网络的配电网故障分类方法

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高电压技术 2016年第7期42卷 2063-2072页

作者：孙鹏曹雨晨刘洋李静沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室电器新技术及应用研究所沈阳110870

配电网故障后的准确分类可以增强故障维修的针对性,因此针对配电网故障分类的研究对快速恢复供电具有重要意义。提出一种基于二进制蚁群算法(BACA)与模糊神经网络(FNN)的故障分类系统,该系统适用于中性点非有效接地的中低压配电系统。... 详细信息

配电网故障后的准确分类可以增强故障维修的针对性,因此针对配电网故障分类的研究对快速恢复供电具有重要意义。提出一种基于二进制蚁群算法(BACA)与模糊神经网络(FNN)的故障分类系统,该系统适用于中性点非有效接地的中低压配电系统。利用经验模态分解(EMD)提取故障后2 ms暂态信号中的高频成分,基于数理统计方法构造了推理系统的特征向量,研究了不同故障工况下的特征向量变化规律。利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点。在ATP-EMTP中根据实际情况构造了计算模型,利用计算结果对推理系统进行训练。测试样本与现场实验结果表明,所提出的故障分类方法的准确度高、适应性强。

关键词：谐振接地系统故障分类经验模态分解二进制蚁群算法模糊神经网络

基于DV-Hop的WSN定位算法的研究与优化

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基于DV-Hop的WSN定位算法的研究与优化

作者：林凤德上海交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着物联网研究热度的不断提高,物联网关键技术—无线传感器网络(WSN)倍受关注。WSN与我们生活息息相关,该技术在智能家居、农业生产和医疗系统检测等领域应用广泛。WSN中最重要的技术之一是定位技术,长期以来各种定位算法层出不... 详细信息

近年来,随着物联网研究热度的不断提高,物联网关键技术—无线传感器网络(WSN)倍受关注。WSN与我们生活息息相关,该技术在智能家居、农业生产和医疗系统检测等领域应用广泛。WSN中最重要的技术之一是定位技术,长期以来各种定位算法层出不穷,在综合考虑算法复杂度、算法收敛性和实现成本等因素的基础上,DV-Hop定位算法在实际应用中被普遍采用,因此具有很大的研究价值。本文重点研究了基于非测距的DV-Hop定位算法,本文的主要工作有:(1)研究DV-Hop定位算法的基本原理,剖析各个阶段误差产生的原因,在基于大量的关于DV-Hop定位算法的文献基础上,进行该算法的仿真实验,从定性和定量两个角度描述DV-Hop算法的误差。(2)研究跳数、节点的传输距离对于DV-Hop定位算法的影响,仿真中部署了随机的高密度节点场景、固定网格的高密度节点场景、动态网格的低密度节点场景;在随机场景中改变未知节点个数后计算DV-Hop定位算法的定位误差。仿真结果表明,在高密度节点中,传输距离较短且跳数较多,DV-Hop定位算法定位精度越高。而在低密度节点中,传输距离较长且跳数较少,DV-Hop定位算法定位精度越高。(3)在上述三种部署场景中,增加噪声的条件,分别计算DV-Hop定位算法与高噪音和低噪音条件下的DV-Distance定位算法的定位误差并进行比较。仿真结果表明,在高噪声的条件下,DV-Hop定位算法比DV-Distance定位算法定位精度高很多。而在低噪音的条件下,DV-Distance定位算法和DV-Hop定位算法的定位精度总体差别不大,可以知道DV-Hop定位算法受噪声影响较小。(4)提出了基于遗传算法和二进制蚁群算法来优化DV-Hop定位算法,在初始种群中利用遗传算法中的复制算子、交叉算子和变异算子进行搜索,而后在这基础上,利用二进制蚁群算法,进一步进行搜索,再利用优胜劣汰原则比较产生的新个体和父代种群个体,保留较优个体作为新一代种群,迭代循环得到最优解。仿真结果表明,GABACDV-Hop定位算法定位精度比传统DV-Hop定位算法有极大的提高,与文献中提出的GADV-Hop定位算法各有优劣,不过整体上GABACDV-Hop定位算法更优。

关键词： WSN DV-Hop定位算法定位精度遗传算法二进制蚁群算法

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基于二进制蚁群神经网络的边坡稳定分析

西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2009年第3期41卷 346-351,370页

作者：蒋裕丰娄一青赵二峰河海大学水利水电工程学院江苏南京210098 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心江苏南京210098

针对边坡稳定问题的高维非线性、非正态的特点,提出了采用二进制蚁群神经网络建立边坡稳定分析模型.将二进制蚁群算法引入到神经网络权值优化中,既克服了蚁群算法在连续域中对组合优化的缺陷,又能避免BP算法容易陷入局部最优的尴尬.因... 详细信息

针对边坡稳定问题的高维非线性、非正态的特点,提出了采用二进制蚁群神经网络建立边坡稳定分析模型.将二进制蚁群算法引入到神经网络权值优化中,既克服了蚁群算法在连续域中对组合优化的缺陷,又能避免BP算法容易陷入局部最优的尴尬.因此二进制蚁群神经网络兼有神经网络广泛映射能力和二进制蚁群算法快速全局收敛能力.采用混合编程法建立了基于二进制蚁群神经网络的边坡稳定分析模型,该模型避开了边坡滑移面和岩体破坏机制等不确定因素,利用二进制蚁群神经网络对样本进行反复学习,得到较为精确的边坡稳定模型.该方法具有建模方便,程序实现方便,计算快捷等特点,应用于实际工程中,具有良好的效果.

关键词：边坡稳定安全系数二进制蚁群算法神经网络

基于二进制蚁群时变灰模型的汛期水库安全预警模型

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水力发电 2022年第12期48卷 18-21页

作者：蒋裕丰杨刚南京工程学院建筑工程学院江苏南京211167 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心江苏南京210024 广东省防汛保障与农村水利中心广东广州510635

针对汛期水库安全监测数据短序列、贫信息、多突变的特征,提出了采用二进制蚁群时变灰模型构建水库安全监测预警分析模型。将二进制蚁群算法引入时变灰模型的参数优化中,既克服了蚁群算法在对组合优化的缺陷,又能避免传统灰模型参数固... 详细信息

针对汛期水库安全监测数据短序列、贫信息、多突变的特征,提出了采用二进制蚁群时变灰模型构建水库安全监测预警分析模型。将二进制蚁群算法引入时变灰模型的参数优化中,既克服了蚁群算法在对组合优化的缺陷,又能避免传统灰模型参数固定导致模型适应性不强的缺点;同时采用等维新信息处理,可以进一步提高模型对新信息的利用,增加模型中长期预测能力。实际工程应用表明,基于二进制蚁群的时变灰模型对水库安全预警的非线性拟合是可行的,为汛期水库的安全稳定分析评价提供了一种较为有效的新方法。

关键词：水库安全预警灰模型汛期时变参数二进制蚁群算法