使用粒子群算法在matlab进行电力系统综合负荷模型参数辨识代码实例

以下是一个使用粒子群算法进行电力系统综合负荷模型参数辨识的MATLAB代码示例：

% 电力系统综合负荷模型参数辨识

% 设置参数
N = 30; % 粒子数
MaxGen = 200; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2

% 加载数据
load('data.mat');
P = data.P; % 实际负荷功率
Q = data.Q; % 实际负荷无功功率
V = data.V; % 电压幅值
f = data.f; % 频率
G = data.G; % 发电机有功功率
B = data.B; % 发电机无功功率
Pg = data.Pg; % 发电机额定有功功率
Qg = data.Qg; % 发电机额定无功功率

% 建立模型
P_loss = @(a, b, c, d, e, f, g, h, x) a*x.^2 + b*x + c + d*exp(e*x) + f*exp(g*x) + h;
Q_loss = @(a, b, c, d, e, f, g, h, x) a*x.^2 + b*x + c + d*exp(e*x) + f*exp(g*x) + h;

% 粒子初始化
x_min = [0 0 0 0 0 0 0 0];
x_max = [1 1 1 1 1 1 1 1];
v_min = -0.1*(x_max-x_min);
v_max = 0.1*(x_max-x_min);
x = repmat(x_min, N, 1) + rand(N, 8).*(repmat(x_max-x_min, N, 1));
v = repmat(v_min, N, 1) + rand(N, 8).*(repmat(v_max-v_min, N, 1));
p = x;
p_fit = zeros(N, 1);
g = zeros(1, 8);
g_fit = inf;

% 迭代优化
for i = 1:MaxGen
    % 计算适应度值
    for j = 1:N
        a = x(j, 1);
        b = x(j, 2);
        c = x(j, 3);
        d = x(j, 4);
        e = x(j, 5);
        f = x(j, 6);
        g = x(j, 7);
        h = x(j, 8);
        P_loss_val = P_loss(a, b, c, d, e, f, g, h, V);
        Q_loss_val = Q_loss(a, b, c, d, e, f, g, h, V);
        p_fit_val = norm(P - G - P_loss_val)/norm(P);
        q_fit_val = norm(Q - B - Q_loss_val)/norm(Q);
        fit_val = p_fit_val + q_fit_val;
        if fit_val < p_fit(j)
            p(j, :) = x(j, :);
            p_fit(j) = fit_val;
            if fit_val < g_fit
                g = p(j, :);
                g_fit = fit_val;
            end
        end
    end
    % 更新粒子位置和速度
    for j = 1:N
        v(j, :) = w*v(j, :) + c1*rand*(p(j, :) - x(j, :)) + c2*rand*(g - x(j, :));
        x(j, :) = x(j, :) + v(j, :);
    end
end

% 输出结果
a = g(1);
b = g(2);
c = g(3);
d = g(4);
e = g(5);
f = g(6);
g = g(7);
h = g(8);
disp(['a = ' num2str(a)]);
disp(['b = ' num2str(b)]);
disp(['c = ' num2str(c)]);
disp(['d = ' num2str(d)]);
disp(['e = ' num2str(e)]);
disp(['f = ' num2str(f)]);
disp(['g = ' num2str(g)]);
disp(['h = ' num2str(h)]);

在这个示例中，我们使用了粒子群算法对电力系统综合负荷模型的8个参数进行了辨识。我们首先加载了实际负荷、电压幅值、频率、发电机有功和无功功率、发电机额定有功和无功功率等数据。然后，我们建立了一个电力系统综合负荷模型，其中包含两个损耗函数：一个用于计算实际负荷功率的损耗，另一个用于计算实际负荷无功功率的损耗。接下来，我们使用粒子群算法进行参数辨识，迭代优化过程中不断更新粒子的位置和速度，直到达到最大迭代次数或收敛。最后，输出得到的模型参数。

请注意，这个示例只是一个简单的演示，实际应用中可能需要对代码进行修改和优化，以适应不同的数据和模型。