【摘 要】
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提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识.在粒子群优化(PSO)算法的基础上,EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作,并且提出根据各粒子的适
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市,310027
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提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识.在粒子群优化(PSO)算法的基础上,EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作,并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法,保证了扩展后算法的收敛性,EPSO算法模型更具有通用性.仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下,EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力,并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率.
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