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基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断
文献摘要：
提出一种基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断方法.首先利用小波包分解对三相故障电压进行分析,计算小波包能量熵组成特征向量作为数据样本;然后通过鲸鱼算法优化极限学习机建立诊断模型对故障类型进行识别和诊断.最后利用鲸鱼算法优化极限学习机的输入权值和隐层神经元阈值,解决了输入权值和隐层神经元阈值随机初始化易影响网络性能的问题,可进一步提高网络的学习速度和泛化能力,有利于进行全局寻优.仿真结果表明,与BP神经网络、RBF神经网络和ELM相比,基于鲸鱼算法优化极限学习机建立的故障诊断模型学习速度更快、泛化能力更强、识别精度更高.
文献关键词：
微电网;小波包分解;极限学习机;鲸鱼算法;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
卢雪琴;李长安;吴忠强
作者机构：
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛 066004;燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,河北秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]卢雪琴;李长安;吴忠强-.基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断)[J].智慧电力,2022(02):15-21
A类：
B类：
鲸鱼算法,算法优化,化极,极限学习机,微电网故障,电网故障诊断,故障诊断方法,小波包分解,三相,压进,小波包能量熵,组成特征,特征向量,故障类型,权值,初始化,网络性能,学习速度,泛化能力,全局寻优,RBF,ELM,故障诊断模型,模型学习,识别精度
AB值：
0.237944
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