序列二次规划-遗传算法及其在变压器局部放电超声定位中的应用

摘要：

针对基本遗传算法(genetic algorithm，GA)局部寻优能力较差和易出现早熟收敛现象，提出了一种改进的遗传算法，即序列二次规划-遗传算法(sequential quadratic programming- genetic algorithm，SQP-GA)。该混合优化算法SQP-GA在基本GA中引入序列二次规划(sequential quadratic programming， SQP)算法，经典算法SQP作为一个元算子有效地提高了基本GA的局部搜索能力，并克服了早熟收敛现象。函数仿真测试结果表明，SQP-GA混合优化算法在收敛速度和寻优精度上都优于基本 GA，表明所提出的算法的有效性。同时，利用提出的SQP-GA求解变压器局部放电超声波定位问题，并将其定位结果与GA和非智能算法的定位结果进行比较；算例结果表明，基于 SQP-GA 的变压器局部放电超声定位法能有效地防止结果陷入局部最优，该方法的定位效果理想。

关键词：遗传算法、序列二次规划-遗传算法、变压器、局部放电、超声波定位、非智能算法

分类号：TM85(高电压技术)

在线出版日期：2015-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：130-135