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[发明专利]一种基于混合智能算法的变压器故障识别方法-CN201810884245.3有效
发明人：覃炜梅;吴杰康;金尚婷 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合智能算法的变压器故障识别方法，包括以下步骤：建立样本集，确定识别模型的结构规模、预设参数；根据所述识别模型的预设参数生成粒子群，其中每一个粒子表征一组待寻优的识别模型参数；计算粒子群中每个粒子的适应度，选择粒子的进化方式，更新粒子的位置与速度，当达到设定的迭代次数时输出寻优结果，将寻优结果作为识别模型参数，建立识别模型，利用识别模型进行变压器故障的识别。本方法利用算法对大量数据进行挖掘分析学习，然后做出判断和预测，不受专家经验与主观认知局限，扩展性强，通过基于数据的自学习与推理能力实现智能化。
一种基于混合智能算法变压器故障识别方法

[发明专利]一种基于改进NAGA-II算法的配电网无功优化方法-CN202011419689.3在审
发明人： 金尚婷 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： H02J3/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进NAGA‑II算法的配电网无功优化方法，包括：S1：确定优化目标，建立目标函数；S2：确定控制变量的个数及约束条件；S3：初始化改进NSGA‑II算法的控制参数，生成初始父代种群；S4：将父代种群个体进行遗传操作，并进行更新，产生新个体生成试验种群，并计算试验种群个体的目标函数值和总体约束违反程度；S5：父代种群和试验种群中的个体展开竞争，生成临时种群；S6：对临时种群中的个体进行非支配解排序和拥挤距离排序，并选择新的父代种群；S7：判断迭代次数是否大于最大迭代次数，若是，则停止迭代，输出无功优化结果；若否，则返回S4。本发明有效解决了原NAGA‑II算法容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题。
一种基于改进 naga ii 算法配电网无功优化方法