2种电能质量综合评估方法的分析比较

被引：24

作者：

张蔓

林涛

曹健

刘林

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院

来源：

电力系统自动化 | 2008年 / 21期

关键词：

电能质量; 相似理论; 智能评估方法; Shepard相似插值算法; 理想区间法; 粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为提高电能质量综合量化评估的全面性和准确性,首先将暂态电能质量指标量化并将其考虑到综合评估指标中,然后将基于相似理论的智能评估方法引入电能质量综合评估,提出了2种新的评估方法,即基于粒子群优化(PSO)算法的Shepard相似插值(PSO-SSI)算法以及基于PSO算法的理想区间法(PSO-IIM)。实践证明,2种方法均能精确识别出一个电能质量等级之间的差别。同时,PSO-SSI算法较为直观、简便,但对样本具有依赖性;而PSO-IIM降低了对样本的依赖性,但评估过程稍显复杂。

引用

页码：37 / 40+101 +101

页数：5

共 10 条

[1] 用模糊神经网络模型评估电能质量 [J].