基于群智能优化算法与最小二乘法相结合的谐波估计方法
目前,解决电力系统谐波估计问题对提高电能信号质量起到了重要作用.相对传统的快速傅里叶转换法(FFT),群智能优化算法在解决多模问题时有独特的优势,本文应用群智能优化算法中的粒子群算法、差分进化算法、人工蜂群算法、遗传算法及细菌觅食算法分别对谐波的相位进行估计,并分别结合最小二乘法对谐波的幅值进行估计.将该方法应用在测试信号谐波估计中,通过仿真验证了这些方法可以有效的对谐波进行估计,并对比分析这五种群智能优化算法谐波估计的运算时间,收敛状况以及估计误差.
电能质量 谐波估计 最小二乘法 群智能优化算法
尹川 王荣杰 周海峰
集美大学轮机工程学院,厦门361021
国内会议
福州
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1-14
2016-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）