遗传算法的改进策略及其在非线性发电机励磁系统参数辨识中的应用

被引：7

作者：

蒋平 ^{[1
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王晓伟 ^{[1
]}

王杨正 ^{[1
]}

徐珂 ^{[2
]}

黄松涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 东南大学电气工程学院

[2] 江苏省电力试验研究院有限公司

来源：

电力自动化设备 | 2008年 / 06期

关键词：

励磁系统; 参数辨识; 遗传算法; 原模型; 标准模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM31 [发电机、大型发电机组（总论）]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080801 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对标准遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,通过对遗传策略的综合改进,提出了一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。通过建立励磁系统原模型和标准模型,给原模型和标准模型施加相同的激励信号,以模型输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法对标准模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统标准模型参数。该方法的优点在于解决了传统的辨识方法无法对励磁系统非线性环节进行有效辨识的问题,实际励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度。

引用

页码：31 / 35

页数：5

共 12 条

[1] 遗传算法在汽轮机调速系统参数辨识中的应用 [J].