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题名绝缘子泄漏电流的自适应SPIHT数据压缩
被引量：7
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作者
朱永利
翟学明
姜小磊
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机构
华北电力大学控制与计算机学院保定
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第12期190-196,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60974125)
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文摘
任何一串绝缘子故障都可能诱发电网事故,因此绝缘子的在线监测十分重要。为了发现绝缘子放电等异常,泄漏电流的采样频率须比较高,数据量大,这就要求对这些采样数据进行压缩。本文提出自适应SPIHT算法,该算法可以根据小波系数集合的显著性自适应地进行集合划分,有效地减少了原始SPIHT算法判断集合中系数是否全部为0的次数,尤其适合压缩泄漏电流这类高噪声信号。针对泄漏电流周期冗余和高噪声的特点,本文利用自适应SPIHT和DPCM分别对泄漏电流的小波细节分量和近似分量进行编码。如果再应用上下文自适应二进制算术编码,那么编码性能还可以进一步提高。对绝缘子泄漏电流的实测数据检验了算法的压缩性能,和SPIHT算法相比,压缩性能显著提高。该算法同已有的用于电力系统数据压缩的二维算法相比,允许采完一个工频周期的数据后就进行压缩,更适用于实时或在线的场合。
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关键词
绝缘子泄漏电流
小波编码
SPIHT算法
二进制算术编码
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Keywords
Insulator leakage currents, wavelet coding, SPIHT algorithm, binary arithmetic coding
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分类号
TM726.1
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名一种改进的CS算法及其在微电网优化中的应用
被引量：9
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作者
刘长良
王鹏飞
刘帅
罗磊
回振桥
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机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
华北电力大学控制与计算机学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期930-936,共7页
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基金
华能集团科技项目(HNKJ15-H16)
中央高校基本科研业务费专项资金(9163116001)
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文摘
为解决布谷鸟搜索算法存在的后期收敛速度慢,求解精度低以及容易陷入局部最优点等问题,提出了一种改进的布谷鸟搜索算法:CS-EO搜索算法。在该搜索算法中,通过将布谷鸟算法收敛速度快和全局搜索的优点与极值动力学优化算法强大的局部搜索能力进行有机的结合,在保证布谷鸟算法求解速度的前提下,提高了布谷鸟算法的求解精度。函数寻优测试的仿真结果表明改进的布谷鸟搜索算法相较于布谷鸟搜索算法以及粒子群算法都具有更好的寻优性能。最后将此算法应用于微电网的负荷优化调度中,取得了较为令人满意的结果。
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关键词
布谷鸟算法
极值动力学优化算法
微网
优化调度
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Keywords
cuckoo search algorithm
EO algorithm
micro grid
operation optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名结合聚类模型和自适应模型的遗传算法
被引量：6
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作者
朱有产
周理
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机构
华北电力大学控制与计算机学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第30期124-130,共7页
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基金
国网重庆市电力公司重点科技项目(2018渝电科技40#)资助
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文摘
在进化后期,自适应遗传算法有助于保存种群中的优秀模式;但在进化初期,对适应度值大的个体的保护,易降低种群的多样性、减弱算法的搜索性能。基于聚类的遗传算法可以提高遗传算法的收敛速度和搜索性能,但交叉概率和变异概率取定值,易使优秀模式在进化后期遭到破坏,难以收敛到全局最优。在遗传算法中同时引入聚类模型和自适应模型,有利于继承两类改进型遗传算法的优点,克服各自的不足。使用经典的测试函数对引入聚类模型和自适应模型的遗传算法进行测试,仿真结果表明:同时引入聚类模型和自适应模型的遗传算法比引入聚类模型或自适应模型的遗传算法具有更好的收敛速度和寻优能力。
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关键词
聚类模型
自适应模型
收敛速度
寻优能力
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Keywords
clustering model
adaptive model
convergence speed
optimization ability
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分类号
TP391.75
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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