PSO-FCM算法在同调发电机识别中的应用

"基于PSO-FCM算法的同调发电机识别 (2013年) - 华南理工大学学报(自然科学版)" 这篇论文主要探讨的是在电力系统动态等值法中的一个关键问题——同调发电机的识别。同调动态等值法是处理大规模电力系统动态分析的有效手段，尤其是在复杂的区域互联和市场化背景下。动态等值过程通常包括内部和外部区域划分、同调发电机分群、母线合并化简、网络化简以及同调机群的动态聚合等步骤，而同调发电机的识别是这个过程中的核心环节。 传统的模糊c均值聚类（FCM）算法在处理这个问题时，存在对初始值敏感和可能陷入局部最优的问题。为了解决这些问题，论文提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法的FCM方法。PSO是一种基于群体智能的优化技术，具有并行性和全局搜索能力，能够有效地搜索解决方案空间，寻找全局最优解。 在PSO-FCM算法中，聚类中心的数量被编码为粒子，通过PSO算法的迭代过程，不断更新粒子的速度和位置，从而优化聚类中心，降低了对初始条件的依赖，并减少了陷入局部最优的可能性。此外，为了评估聚类效果，作者还构建了聚类有效性函数。 论文通过在IEEE10机39节点系统上的仿真验证了该算法的性能。结果显示，PSO-FCM算法具有快速、准确、简单且易于实现的优点，能够有效地识别同调发电机，适用于电力系统在不同运行方式下的分群任务。这为电力系统的动态分析和稳定性研究提供了有力工具，对于提高计算效率和保证分析结果的准确性具有重要意义。 关键词涉及：同调发电机、动态等值、粒子群优化、模糊c均值聚类和聚类有效性。该研究属于自然科学领域，特别是电力系统工程的范畴，对于推动电力系统的理论研究和技术发展具有积极的贡献。