[发明专利]一种基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识方法，即GSS-PSO，其特征在于，所述GSS-PSO包括如下步骤：

1)初始化粒子初始值；

2)根据式1和式2生成新的粒子群p，并计算其适应度；根据式3和式4生成新的粒子群p',并计算其适应度；

其中：

式1为

式2为

式3为

式4为

式中，i表示粒子个数，i＝1,2,…,m；d表示解的维度，d＝1,2,…,n；w表示粒子保持原有速度的程度，表示粒子i在第k次迭代中的速度，表示粒子i在第k次迭代中的位置，c₁、c₂为分别表示粒子和个体以及群体的相关程度，p_id表示第i个粒子至今为止搜寻到的最优位置，p_gd表示整个粒子群体至今为止搜寻到的最优位置，rand为0到1之间的随机数，p_idw表示个体最差位置，p_gdw表示全局最差位置；

3)比较粒子群p和p'的适应度值，如果当前适应度值小于其个体历史最优值或者大于其个体历史最差值，则更新其个体历史最优位置或者个体历史最差位置；如果当前适应度值小于其全局历史最优值或者大于其全局历史最差值，则更新其全局历史最优位置或者全局历史最差位置；

4)检查是否满足迭代停止条件，如果满足，则停止迭代并返回最优解，否则继续步骤2)；

利用最优解计算得出B-H曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识方法，其特征在于，所述迭代停止条件为迭代100次。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识方法，其特征在于，所述迭代停止条件为随着迭代次数的增加、粒子群的适度值保持不变。