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配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究
被引量：
10
1
作者
崔坤利
郎朗
+1 位作者
陈孟元
杜乾
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期146-151,共6页
针对电网故障检测中使用的无线传感器网络节点定位精度较低,分簇不均问题,提出了一种基于DV-Hop算法改进均值粒子群算法(PSO),首先DV-Hop算法改进均值粒子群算法中粒子的速度与位移,使动态无线传感器网络重新定位簇头节点坐标更加接近...
针对电网故障检测中使用的无线传感器网络节点定位精度较低,分簇不均问题,提出了一种基于DV-Hop算法改进均值粒子群算法(PSO),首先DV-Hop算法改进均值粒子群算法中粒子的速度与位移,使动态无线传感器网络重新定位簇头节点坐标更加接近真实值;然后递归神经网络学习算法迭代值逼近最合适的惯性权重值,优化均值PSO粒子群算法使其达到最优搜索能力。最后由Sink节点对每一次动态分簇后网络节点进行数据采集后对电能耗尽的节点进行无线充电。仿真结果表明,改进后的PSO算法比PSO算法聚类分簇误差更小,节点定位配电网故障的精确度提高12.8%,有效地延长了网络生命周期。
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关键词
线传感器网络
配电网故障检测
改进均值粒子群算法
惯性权重值
最优搜索能力
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职称材料
题名
配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究
被引量：
10
1
作者
崔坤利
郎朗
陈孟元
杜乾
机构
安徽工程大学电气工程学院
国网芜湖供电公司
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期146-151,共6页
基金
2016年安徽高校自然科学研究项目(KJ2016A794)
文摘
针对电网故障检测中使用的无线传感器网络节点定位精度较低,分簇不均问题,提出了一种基于DV-Hop算法改进均值粒子群算法(PSO),首先DV-Hop算法改进均值粒子群算法中粒子的速度与位移,使动态无线传感器网络重新定位簇头节点坐标更加接近真实值;然后递归神经网络学习算法迭代值逼近最合适的惯性权重值,优化均值PSO粒子群算法使其达到最优搜索能力。最后由Sink节点对每一次动态分簇后网络节点进行数据采集后对电能耗尽的节点进行无线充电。仿真结果表明,改进后的PSO算法比PSO算法聚类分簇误差更小,节点定位配电网故障的精确度提高12.8%,有效地延长了网络生命周期。
关键词
线传感器网络
配电网故障检测
改进均值粒子群算法
惯性权重值
最优搜索能力
Keywords
wireless sensor network
power network fault detection
improved particle swarm optimization algorithm
inertia weight value
the best search capacity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
配电网中基于分簇定位的WSN节点故障定位研究
崔坤利
郎朗
陈孟元
杜乾
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
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