遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究

被引：11

作者：

李欣然

刘艳阳

陈辉华

唐外文

李培强

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南电力调度通信中心

[3] 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙　

[4] 湖南长沙　

[5] 湖南

[6] 长沙　

来源：

湖南大学学报(自然科学版) | 2005年 / 02期

基金：

高等学校骨干教师资助计划;

关键词：

遗传算法; 电力系统; 综合负荷; 负荷建模; 参数辨识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

摘要：

将遗传算法应用于电力系统综合负荷建模.以三阶感应电动机为综合负荷模型,以待辨识参数为未知向量,以系统实测与模型响应误差平方和为目标函数;以随机初始种群为基础进行交叉—变异—选择运算并产生下一代种群;通过若干代进化即可获得具有足够精度的辨识结果.通过实验数据将遗传算法与传统模式搜索算法的建模结果比较,表明遗传算法所得模型的描述精度比模式搜索法高10倍,其模型参数呈现很好的稳健性,从而有效地克服了传统优化方法的模型参数分散性.

引用

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页数：4

共 7 条

[1] 电力系统精确仿真与负荷模型实用化 [J].