基于PPNGA算法的变压器参数识别

作者：欧阳凡

来源：电气自动化, 2019, 41(05): 100-102.

DOI：10.3969/j.issn.1000－3886.2019.05.030

• 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

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。

• 单位
  华南理工大学