一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法，所述粒子群优化算法初始化为一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己：第一个极值就是粒子本身所找到的最优解，这个极值称为个体极值pbest；另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gbest。改进的粒子群优化算法在迭代过程引入进化速度因子H，寻求极小值时，令H为上一次迭代的全局最优值/当前迭代的全局最优值，计算粒子的进化速度，当H低于Δ时，在速度更新方程中加入负扰动项以改变粒子运动方向。与遗传算法方法相比，粒子群优化算法具有稳定性高、收敛特性好、运行速度快的突出优点。