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负荷模型参数辨识的粒子群优化法及其与基因算法比较
被引:40
|
作者
:
程颖
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0
机构:
河海大学电力系
程颖
鞠平
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机构:
河海大学电力系
鞠平
吴峰
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机构:
河海大学电力系
吴峰
机构
:
[1]
河海大学电力系
来源
:
电力系统自动化
|
2003年
/ 11期
关键词
:
粒子群优化;
基因算法;
电力系统;
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
:
粒子群优化法 ( PS算法 )具有全局性能好、搜索效率高等优点。文中应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识 ,并将其与模拟进化算法进行比较 ,发现 PS算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势。讨论了 PS算法中用以调节全局搜索和局部搜索关系的权重 w与搜索效率之间的关系 ,并给出了适用于电力系统负荷参数辨识的 w值。提出了一种利用 PS算法的收敛快速性来提高全局性能的工程实用方法 ,并对工程实例进行辨识 ,收到了良好效果
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页数:5
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[1]
电力系统综合负荷模型的辨识方法研究
鞠平
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机构:
河海大学电力系
鞠平
李德丰
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机构:
河海大学电力系
李德丰
[J].
电力系统自动化,
1997,
(08)
: 11
-
14
[2]
电力系统综合负荷模型的可辨识性研究
李德丰
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河海大学电力系
李德丰
鞠平
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鞠平
[J].
电力系统自动化,
1997,
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: 10
-
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[3]
电力系统非线性辨识[M]. 河海大学出版社 , 鞠平著, 1999
[4]
电力系统辨识[M]. 清华大学出版社 , 沈善德著, 1993
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电力系统综合负荷模型的辨识方法研究
鞠平
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鞠平
李德丰
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李德丰
[J].
电力系统自动化,
1997,
(08)
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14
[2]
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李德丰
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电力系统自动化,
1997,
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