[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群优化算法的电力系统故障诊断方法，其特征在于，所述粒子群优化算法的电力系统故障诊断步骤如下：

①初始化粒子，粒子个数，pbest，gbest，迭代次数，w，C₁，C₂；

②若未达到最大迭代次数，则根据(2)式计算每个粒子的f(S)适应值，更新pbest和gbest；若达到最大迭代次数，则跳转到步骤7执行；

x_i+1＝x_i+V_i+1     (2)

其中，下标i表示迭代次数，x₁表示第i次迭代时的粒子空间位置，V₁表示第i次迭代时的粒子速度。

③为防止陷入局部最优，若某个粒子的位置等于最佳位置，则对该粒子重新初始化赋值；

④根据式(4)计算H，若H小于Δ时在速度更新方程中加入负扰动项以改变粒子运动方向，即用式(4)和(5)产生新的速度，并更新粒子群的位置；若H大于或等于Δ，则用式(3)和(4)产生新的速度，并更新粒子群的位置；

H＝f(t-1)/f(t)        (3)

式中：H为速度因子。

V_i+1＝W*V_i+C₁*rand()*(pbest-x_i)

+C₂*rand()*(gbest-x_i)

-C_d*(pbest+gbest)/2      (4)

式中cd为扰动因子，可在0.30～0.65之间取值；(pbest+gbest)为群体和个体最优解的平均值；惯性权重w采取线性递减策略。

f(S)=U-Σk=1nr|rk-rk*(S)|+Σj=1nc|cj-cj*(S,R)|---(5)]]>

⑤由于粒子的位置只有0、1两种状态，因此对函数值以0.5为分界点进行离散化，x(t)<0.5取值为0，否则取为1；

⑥迭代次数加1，返回步骤2；

⑦输出结果。