MEC算法提升变压器局部放电源定位精度与效率

本文主要探讨了一种新颖的变压器局部放电源定位方法，即基于思维进化算法(MEC)。在电力系统中，变压器局部放电的精确检测对于确保系统的可靠供电至关重要。传统的超声定位方法，如利用最小二乘法通过时间差构建双曲面或球面方程，虽然曾被广泛采用，但存在计算耗时、内存占用大、对初始值和步长敏感等问题，可能导致定位不准确或计算误差大。 思维进化算法作为一种进化计算的新方法，针对遗传算法(GA)的不足，模仿人类思维中的趋同和异化现象，旨在提高定位算法的性能。与标准遗传定位算法相比，基于MEC的定位技术具有显著优势，如更高的定位精度、更快的收敛速度以及避免早熟问题。这意味着MEC能够实现实时在线定位，为变压器的故障诊断和维修提供更为准确的依据。 作者吕青、谢克明和杜永贵针对这一问题进行了深入研究，并通过实验验证了MEC在变压器局部放电源定位中的实际应用效果。实验结果显示，相较于传统方法，MEC在定位效率和定位精度上都有显著提升，这对于电力系统的稳定运行和维护具有重要的实践意义。 论文的核心内容涵盖了思维进化算法的工作原理、与遗传算法的区别，以及如何将该算法应用于变压器局部放电源定位的具体步骤和技术细节。此外，还讨论了该方法如何克服了传统定位算法的局限性，例如减少对初始条件的依赖，提高了定位的鲁棒性。 这篇论文不仅提出了一种创新的定位技术，还展示了其在电力行业中的实际应用潜力，对于推动变压器局部放电检测技术的发展具有重要意义。