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针对传统支持向量机数据识别分类准确率较低的问题，设计一个改进鲸鱼算法，优化支持向量机识别输电线路故障.通过Simulink仿真搭建电网模型，提取输电线路故障特征，进而使用支持向量机识别故障；利用立方混沌映射初始化种群，引入自适应惯性权重，并把对数螺旋方程中的b设置为动态值以改进鲸鱼算法，并与传统算法进行比较.结果表明：改进鲸鱼算法对输电线路故障分类的鲁棒性强、计算效率高、寻优能力强. 相似文献
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在传统下垂控制所在微电网系统负载发生突变时，可能无法维持整个微电网的稳定；在模式切换过程中存在功率振荡、母线电压偏离过大等问题.针对此类问题，提出一种基于鲸鱼算法改进下垂控制的方法.依据电压幅值及频率波动，应用鲸鱼算法调整优化相应参数；将优化结果反馈到下垂参数计算中，用于解决切换时产生的功率振荡及频率偏移问题；搭建MATLAB/Simulink模型进行仿真验证.仿真结果显示：优化后的算法能够减少功率振荡幅度及频率偏移，实现微电网的孤网与并网平滑切换.在负荷突变工况下，功率偏差最大为13.78%,改进后降至3.97%,从扰动至稳定状态所用时间缩短了37.52%,提高了系统的供电质量，证明了该改进控制策略的有效性. 相似文献
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