基于优化极限学习机的电压暂降源识别方法

《基于优化极限学习机的电压暂降源识别方法》是一篇关于电力系统中电压暂降问题的研究论文，全文共36页。该文主要探讨了如何利用优化极限学习机（Optimized Extreme Learning Machine, OELM）技术来识别电压暂降的来源，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。

电压暂降是电力系统中常见的电能质量问题之一，它可能由雷击、短路故障或大负荷启动等因素引起，对工业设备和敏感电子设备造成严重影响。因此，准确识别电压暂降的来源对于保障电力系统的安全运行具有重要意义。本文提出了一种基于优化极限学习机的识别方法，旨在提高识别的精度和效率。

在研究中，作者首先分析了电压暂降的特征，并提取了相关的电气参数作为输入特征。然后，通过引入优化算法对极限学习机的参数进行优化，以提升模型的泛化能力和分类性能。实验部分采用了多种数据集进行验证，结果表明，该方法在识别准确率和响应速度方面均优于传统方法。

此外，文章还讨论了该方法在实际应用中的可行性，并提出了未来的研究方向，如进一步优化算法结构、扩大数据集规模以及结合其他智能算法进行多模型融合等。通过这些研究，本文为电压暂降源识别提供了一种新的思路和技术手段，具有一定的理论价值和实际应用前景。