雷电流波形参数估计仿真研究
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- 摘要：雷电流波形由波前时间、波尾时间及雷电流陡度因子
表征，对电力电子系统的雷电防护具有重要意义。针对含噪
雷电流波形的多参数估计问题，提出了一种多群落粒子群优
化算法(Nelder-Mead particle swarm optimization，NMPSO)，
对雷电流特征参数构成的粒子群整体按粒子群优化算法
(particle swarm optimization ， PSO)处理，每个子群落按
Nelder-Mead 单纯形法处理，有效解决了粒子群优化过程中
的停滞问题。Heidler 雷电流函数的测试表明，当信噪比在
5~40 dB 内变化时，函数匹配相关系数为0.854 6~0.999 9。
此外，NMPSO 算法在Heidler 雷电流函数参数估计中具有
很强的抑噪能力，该文为雷电流波形测量装置提供了一种快
速有效的数值算法，因而具有一定的研究价值和工程意义。
关键词：雷电流波形；参数估计；粒子群优化算法(PSO)；
Nelder- Mead 单纯形算法；Heidler 雷电流函数；特征参数....
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电力弱电管理、论文
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