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作者：夏焰坤;黄鹏;任俊杰;朱赵晴;王宛婷;
单位：西华大学电气与电子信息学院;
摘要：为准确估计系统谐波阻抗，提出一种改进蜣螂算法IDBO(improved dung beetle optimizer)优化混合核极限学习机HKELM(hybrid kernel extreme learning machine)的系统谐波阻抗估计方法。首先，在传统蜣螂算法基础上引入Cubic混沌映射、t分布扰动和高斯柯西变异扰动等方法，通过使用IDBO算法对HKELM进行多参数寻优；其次，将公共连接点处谐波电压和电流数据代入IDBO-HKELM，实现对系统谐波阻抗的精确估计；最后通过仿真和实例分析并对比多种方法，结果表明，所提方法在不同背景谐波波动条件和两侧阻抗差异场景下具有更好的估计精度。
关键词：谐波阻抗估计;蜣螂算法;混合核极限学习机;谐波责任划分
