基于Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识

在分析传统优化算法不足的基础上,提出了基于二次规划的Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识新方法。详细描述了最小二乘法、拉格朗日乘数法及Lemke 3种算法的原理。通过对电力负荷元件进行静态故障模拟,在系统辨识原理的基础上,运用最优化理论的Lemke辨识算法,对实验故障数据进行负荷建模和参数辨识,并列出了日光灯、电风扇、空调及三者组合的静态特征参数。分析结果表明:由于电器设备的制造工艺不同,不能照搬国外软件提供的参数,而应采用实测参数;基于Lemke的优化算法拟合效果较理想,避免了局部最优,且辨识时间少;基于Lemke的优化算法避免了辨识参数的分散性,参数结果与初值选择无关。