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针对非线性动态负载引起的谐波难于检测的问题,提出了一种新的谐波估计算法。该算法借助蛙跳算法(SFLA)的全局搜索性对未知参数进行优化估计;引入高斯分布估计算法(GEDA)的思想,对蛙群中适应度好的蛙进行分布估计再生,提高收敛速度;结合进化代数改进蛙跳规则以改善局部搜索性能。实验仿真数据显示,与PSO算法相比,振幅平均估计精度提高了5.3%,相角平均估计精度提高了4.7°。研究表明,该算法(GSFLA)用于电力系统的谐波估计有更快的收敛速度和估计精度。 相似文献
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