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基于仿电磁学算法的高容错性电压暂降状态估计
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随着敏感负荷（可编程控制器、调速电机、计算机、精密加工机械1的迅猛发展及其严格的电能质量要求，电压暂降问题已引起供电部门和用户的共同关注。短路故障、开关操作、变压器及电容器组的投切等均能引起电压暂降，使敏感设备不能获得所需质量的电能。短路故障引起的电压暂降，虽未造成电源与用电设备之间的电气连接中断，但由于波及范围广、影响面大，易中断生产线的连续性工作，而值得深入研究。
电压暂降的发生是随机事件，如采用实地监测，其统计信息的准确性局限于监测仪的监测周期长短。因此，采用遗传算法（GA）、粒子群（PSO）算法、云计算等新兴智能优化方法进行电压暂降预估计，对电压敏感负荷具有很大的工程参考价值。这些方法均有一定优势，但存在原理复杂、参数敏感、效率低等问题。因此，本文首次采用仿电磁学（electromagnetism-like mechanism，ELM）算法来解决所建立的电压暂降状态估计模型，为该问题提供了新的研究途径。
ELM模拟了处于静电场内的带电粒子之间库仑力的相互作用机制，属于随机全局智能优化算法。文中通过抗干扰种群移动模型、自适应变异和精英策略等改进措施改善了种群昀多样性和分布性，解决了局部最优和收敛慢的问题，提高了整体寻优性能。在IEEE24节点标准测试系统进行了测试对比，验证了该算法的有效性。
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