[发明专利]基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 202011414453.0 申请日: 2020-12-04
公开(公告)号: CN112578312B 公开(公告)日: 2022-03-15
发明(设计)人: 吴忠强;卢雪琴;何怡林;谢宗奎;王国勇 申请(专利权)人: 燕山大学
主分类号: G01R31/52 分类号: G01R31/52;G01R31/58;G01R31/08;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
代理公司: 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 代理人: 王冬杰
地址: 066004 河北省*** 国省代码: 河北;13
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摘要: 发明涉及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,包括S1、首先搭建包含风力发电机、光伏电池和蓄电池的微电网并网运行仿真模型,并采集线路两端的三相故障电压信号;S2、选择db6小波作为小波基,根据小波包分析相关公式对仿真得到的包含A相、B相和C相的三相故障电压信号分别进行分解和重构,计算其能量熵得到共包含24个小波包能量熵的特征向量X=[x1,x2,…x24]T作为数据样本;S3、利用鲸鱼算法WOA优化极限学习机ELM的输入权值和隐含层阈值建立WOA‑ELM故障诊断模型,将S2得到的数据样本带入WOA‑ELM模型进行训练和验证。利用BP神经网络、RBF神经网络和ELM建立诊断模型与WOA‑ELM模型进行对比分析,验证了WOA‑ELM模型的有效性和可靠性。
搜索关键词: 基于 鲸鱼 算法 优化 极限 学习机 电网 故障诊断 方法
【主权项】:
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