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基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法
被引量：
17
1
作者
陈晓华
王志平
+6 位作者
吴杰康
陈盛语
许海文
孙中海
杨国荣
江剑民
陈锦涛
《广东电力》
2023年第1期59-67,共9页
针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题,利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer,IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数...
针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题,利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer,IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IAO-SVM分类器,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取电压暂降源信号三相电压的特征向量,并进行归一化处理之后输入到构造好的IAO-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与K近邻、极限学习机、SVM和AO-SVM这4种分类器进行对比。仿真结果表明,在对8种电压暂降源信号分别加入0 dB、10 dB、20 dB、30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的高斯白噪声情况下,IAO-SVM分类器识别的准确率分别为99.5%、94%、99.25%、100%、99.25%、98.5%和97.25%,其识别准确率最高,验证了在对信号加入不同的高斯白噪声时,IAO-SVM分类器均具有较高的识别准确率和抗噪声能力,有助于解决电压暂降源的分类问题。
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关键词
变分模态分解
改进天鹰优化算法
支持向量机
电压暂降源识别
奇异值熵
近似熵
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职称材料
采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
被引量：
2
2
作者
付小朋
王勇
冯爱武
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3026-3032,共7页
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体...
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。
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关键词
阿奎拉优化算法
动态调整
混沌自适应权重
改进型差分变异
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职称材料
题名
基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法
被引量：
17
1
作者
陈晓华
王志平
吴杰康
陈盛语
许海文
孙中海
杨国荣
江剑民
陈锦涛
机构
东莞理工学院电子工程与智能化学院
广东工业大学自动化学院
出处
《广东电力》
2023年第1期59-67,共9页
基金
广东省基础与应用基础研究基金项目(2019B1515120076)。
文摘
针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer,AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题,利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer,IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IAO-SVM分类器,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取电压暂降源信号三相电压的特征向量,并进行归一化处理之后输入到构造好的IAO-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与K近邻、极限学习机、SVM和AO-SVM这4种分类器进行对比。仿真结果表明,在对8种电压暂降源信号分别加入0 dB、10 dB、20 dB、30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的高斯白噪声情况下,IAO-SVM分类器识别的准确率分别为99.5%、94%、99.25%、100%、99.25%、98.5%和97.25%,其识别准确率最高,验证了在对信号加入不同的高斯白噪声时,IAO-SVM分类器均具有较高的识别准确率和抗噪声能力,有助于解决电压暂降源的分类问题。
关键词
变分模态分解
改进天鹰优化算法
支持向量机
电压暂降源识别
奇异值熵
近似熵
Keywords
variational mode decomposition
improved
aquila
optimizer
algorithm
support vector machine
voltage sag source identification
singular value entropy
approximate entropy
分类号
TM712.2 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
被引量：
2
2
作者
付小朋
王勇
冯爱武
机构
广西民族大学人工智能学院
广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3026-3032,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068)。
文摘
针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优的能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。
关键词
阿奎拉优化算法
动态调整
混沌自适应权重
改进型差分变异
Keywords
aquila
optimization
algorithm
dynamic adjustment
chaotic adaptive weights
improved
differential mutation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法
陈晓华
王志平
吴杰康
陈盛语
许海文
孙中海
杨国荣
江剑民
陈锦涛
《广东电力》
2023
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法
付小朋
王勇
冯爱武
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
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