粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的应用.pdf

粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的应用 粒子群―鱼群结合算法是近年来发展起来的一种优化算法，通过结合粒子群算法和鱼群算法，充分发挥了两者的优点，提高了算法的收敛速度和优化精度。在等效电路参数辨识中，粒子群―鱼群结合算法可以高效地辨识出等效电路参数，对油纸绝缘设备的绝缘状况进行分析和诊断。 粒子群算法是基于鸟群捕食行为的模仿，通过群体之间的信息共享和个体之间的竞争，实现了对优化问题的搜索和解决。粒子群算法的优点是收敛速度快，易于实现，但是在迭代求解过程中容易陷入局部最优解。 鱼群算法是基于自然界中鱼的觅食和生存方式的模仿，将鱼的四种行为（追尾、聚群、觅食、随机）进行模拟，实现了对优化问题的搜索和解决。鱼群算法的优点是具有良好的全局收敛性，但是在实际应用中，收敛速度较慢。 通过结合粒子群算法和鱼群算法，粒子群―鱼群结合算法可以充分发挥两者的优点，提高算法的收敛速度和优化精度。在等效电路参数辨识中，粒子群―鱼群结合算法可以高效地辨识出等效电路参数，对油纸绝缘设备的绝缘状况进行分析和诊断。 在油纸绝缘设备的等效电路模型中，对等效电路参数的辨识具有重要意义。通过粒子群―鱼群结合算法，可以高效地辨识出等效电路参数，对油纸绝缘设备的绝缘状况进行分析和诊断。实验结果表明，粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的优化性能和收敛速度远远优于传统的粒子群算法和鱼群算法。 粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的应用具有重要意义，可以高效地辨识出等效电路参数，对油纸绝缘设备的绝缘状况进行分析和诊断。同时，粒子群―鱼群结合算法也可以应用于其他优化问题，提高算法的收敛速度和优化精度。 关键词：粒子群算法、鱼群算法、等效电路参数辨识、油纸绝缘设备、绝缘状况分析。 粒子群―鱼群结合算法在等效电路参数辨识中的应用