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基于IOLBBO算法的水轮机非线性模型参数辨识
被引量：
3
1
作者
孙文涛
蔡晖
+4 位作者
张文嘉
葛毅
赵洁
王荃荃
刘代刚
《水电能源科学》
北大核心
2018年第1期152-155,共4页
为提高考虑弹性水击模型的水轮机系统非线性模型参数辨识的精度、速度、稳定度,采用改进正交学习生物地理学算法(IOLBBO)对该模型进行参数辨识。IOLBBO利用佳点集方法的遍历性,初始化栖息地特征变量;引入精英保留策略,提高算法运行效率...
为提高考虑弹性水击模型的水轮机系统非线性模型参数辨识的精度、速度、稳定度,采用改进正交学习生物地理学算法(IOLBBO)对该模型进行参数辨识。IOLBBO利用佳点集方法的遍历性,初始化栖息地特征变量;引入精英保留策略,提高算法运行效率;融合正交学习(OL)策略,提高算法全局寻优能力。基于某水轮机动态试验数据的参数辨识计算及对比分析,表明IOLBBO算法可用于水轮机系统非线性模型参数实测辨识,与GA、PSO、QPSO、BBO算法相比,收敛速度更快、参数辨识精度更高、算法更稳定,为电力系统的参数辨识提供了一种新方法。
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关键词
水轮机非线性模型
参数辨识
iolbbo算法
佳点集理论
正交学习
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职称材料
题名
基于IOLBBO算法的水轮机非线性模型参数辨识
被引量：
3
1
作者
孙文涛
蔡晖
张文嘉
葛毅
赵洁
王荃荃
刘代刚
机构
国网江苏省电力公司经济技术研究院
武汉大学电气工程学院
中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2018年第1期152-155,共4页
文摘
为提高考虑弹性水击模型的水轮机系统非线性模型参数辨识的精度、速度、稳定度,采用改进正交学习生物地理学算法(IOLBBO)对该模型进行参数辨识。IOLBBO利用佳点集方法的遍历性,初始化栖息地特征变量;引入精英保留策略,提高算法运行效率;融合正交学习(OL)策略,提高算法全局寻优能力。基于某水轮机动态试验数据的参数辨识计算及对比分析,表明IOLBBO算法可用于水轮机系统非线性模型参数实测辨识,与GA、PSO、QPSO、BBO算法相比,收敛速度更快、参数辨识精度更高、算法更稳定,为电力系统的参数辨识提供了一种新方法。
关键词
水轮机非线性模型
参数辨识
iolbbo算法
佳点集理论
正交学习
Keywords
nonlinear model of hydro-turbine
parameter identification
improved orthogonal learning biogeography- based optimization
good-point set theory
orthogonal learning
分类号
TM612 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IOLBBO算法的水轮机非线性模型参数辨识
孙文涛
蔡晖
张文嘉
葛毅
赵洁
王荃荃
刘代刚
《水电能源科学》
北大核心
2018
3
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