基于PSO-FCM算法的同调发电机识别

摘要：

针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题,提出了基于粒子群优化(PSO)的模糊c均值聚类(FCM)算法来识别同调发电机.该算法将聚类中心数作为粒子进行编码,利用粒子群优化的并行性和全局搜索能力,通过不断更新粒子的速度和位置实现寻优,克服了模糊c均值聚类对初值的依赖和易陷入局部极值的缺点.文中还构造了聚类有效性函数来进行聚类效果的评价.IEEE10机39节点系统仿真表明,该算法具有快速、准确、简单、易实现的特点,有效解决了同调发电机的识别问题,可用于电力系统不同运行方式下同调发电机的分群.

关键词：同调发电机、动态等值、粒子群优化、模糊c均值聚类、聚类有效性

所属期刊栏目：41

分类号：TM744(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家"863"计划项目2011AA05A102

在线出版日期：2013-07-11（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：8-13