基于 PPNGA算法的变压器参数识别

摘要：

为了利用变压器的端口参数来判断变压器内部是否发生故障,根据模型参考自适应原理,构建了关于变压器参数的适应度函数,提出了利用伪并行小生境遗传算法(pseudo－parallel niche genetic algorithm,PPNGA)去识别变压器T型等效电路的参数值的方法.这种算法具有传统遗传算法解决非线性问题的优势,避免了其早熟的缺点.仿真时对比了传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的结果.仿真结果表明:采用PPNGA可以很好迭代识别出变压器的T型等效参数,要达到相同的精度,其余两种算法需要进行重复性迭代.

关键词：变压器、故障诊断、伪并行小生境遗传算法、参数识别、模型参考自适应

所属期刊栏目：41

分类号：TM41(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：100-102