基于ielm算法的配电网故障区段定位

《基于IELM算法的配电网故障区段定位》是一篇关于电力系统故障诊断领域的研究论文，全文共40页。该文主要探讨了如何利用改进的极限学习机（IELM）算法来提高配电网中故障区段定位的准确性和效率。随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，传统故障定位方法在面对多源数据、非线性关系以及噪声干扰时存在一定的局限性，因此研究更为智能和高效的故障定位算法具有重要意义。

文章首先介绍了配电网的基本结构和运行特点，并分析了当前常用的故障定位方法及其存在的问题。随后，详细阐述了极限学习机（ELM）的基本原理，以及对其进行了改进的IELM算法。通过引入优化机制，如粒子群优化（PSO）或遗传算法（GA），IELM算法能够在训练过程中更有效地调整参数，从而提升模型的泛化能力和预测精度。

在实验部分，作者选取了多个实际配电网案例进行仿真测试，验证了IELM算法在不同故障场景下的性能表现。结果表明，与传统方法相比，基于IELM的故障定位方法在识别准确率、响应速度和抗干扰能力等方面均表现出明显优势。此外，文章还讨论了算法在实际应用中的可行性，提出了进一步优化的方向。

综上所述，《基于IELM算法的配电网故障区段定位》为配电网故障检测提供了新的思路和技术支持，具有较高的理论价值和实际应用前景，对于提升电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。