基于差分进化粒子群算法的配电网状态估计

被引：12

作者：

徐中一 ^{[1
]}

刘远龙 ^{[2
]}

机构：

[1] 青岛大学自动化与电气工程学院

[2] 国网山东省电力公司

来源：

供用电 | 2017年 / 34卷 / 09期

关键词：

配电网; 状态估计; 差分进化算法; 质量标签; 数据辨识;

D O I：

10.19421/j.cnki.1006-6357.2017.09.009

中图分类号：

TM727 [电力网]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

为防止不良数据对状态估计结果产生不良影响,提出了一种辨识与修正配电网母线上不良电流数据的简易算法,引入质量标签来表示数据的可信度,提高输入电流的数据质量。同时,提出了采用基于差分进化的混合粒子群(DEPSO)算法来进行配电网状态估计,能够解决分布式电源接入后造成的非线性问题。算例仿真表明,输入状态估计的数据质量得到有效提高;与PSO算法相比,DEPSO算法更适用于配电网状态估计,计算结果更加准确。

引用

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页数：6

共 10 条

[1]

智能优化方法.[M].汪定伟等; 编著.高等教育出版社.2007,

[2]

基于粒子群算法的分布式电源接入位置及容量寻优 [J].