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STL在电网故障诊断遗传算法中的应用研究
  • ISSN号:1009-671X
  • 期刊名称:《应用科技》
  • 时间:0
  • 分类:U665.12[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001, [2]哈尔滨电业局变电运行工区,黑龙江哈尔滨150028
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(60704004).
中文摘要:

电网故障诊断通常基于保护和断路器的动作信息,并经遗传算法实现故障元件识别.该文在研究故障诊断模型特征的基础上,以基于泛型技术的标准模板库为核心,分别抽象出简单遗传算法的染色体类及遗传算法类,给出具体的遗传算子源代码,并结合具体故障实例验证诊断结果.通过与传统遗传算法的c++代码的对比,表明STL容器、迭代器及算法的使用不但增强了程序的可读性和健壮性,同时也降低了程序时间复杂度,最终达到提高电网故障元件识别速度目的.

英文摘要:

Based on the operating information from protective relays and circuit breakers, the genetic algorithm be- comes the main method for diagnosing faults in power system. After studying the fault diagnosis model of power grid, the chromosome class, GA class and C + + code in the core of STL were abstracted, and a detailed fault di- agnosis result was validated. With the demonstration, the paper gives the judgement of the codes' legitimacy. By contrast with the C + + code of traditional method, it shows that the application of STL container, iterators and the algorithm not only boosts the readability and robustness of the software, but also reduces time complexity, and in the end increases the identification speed of power grid fault diagnosis.

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期刊信息
  • 《应用科技》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:朱齐丹
  • 地址:哈尔滨市南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:heuyykj@126.com
  • 电话:0451-82518135
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-671X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1191/U
  • 邮发代号:14-160
  • 获奖情况:
  • 获教育部"中国高校特色科技期刊奖",获工业和信息化部"编辑质量优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:5929