SELF-LEARNING TABU ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN PARAMETER IDENTIFICATION OF SYNCHRONOUS GENERATORS

机译：自学习Tabu算法及其在同步发电机参数辨识中的应用

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A new method for the parameter identification of synchronous generators is presented in this paper. The method is based on the combination of self-learning tabu search technique and transient finite element method. The concerns are focused on the development of a fast robust global optimization algorithm and the development of the suitable numerical simulation technique for the transient behavior of synchronous generators by means of the finite element coupling with external circuit model. The present method is validated though a practical application.

机译：提出了一种用于同步发电机参数辨识的新方法。该方法基于自学习禁忌搜索技术和瞬态有限元方法的结合。关注点集中在快速健壮的全局优化算法的开发以及借助有限元与外部电路模型耦合的同步发电机瞬态行为的数值模拟技术的开发上。通过实际应用验证了本方法。

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来源
《Chinese international conference on electrical machines;CICEM'99》|1999年|923-926|共4页
会议地点
作者
Yan Tian; Li Erxue; Yang Shiyou;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类电机;
关键词
入库时间 2022-08-26 14:48:37

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