加速SLM负荷模型参数辨识：混合优化算法提升蚁群算法效率

在电力系统及其自动化领域，研究负载模型的精确参数辨识对于提高电力系统的运行效率和稳定性至关重要。针对SLM（综合负荷模型，一种直接考虑配电网特性的模型）的参数辨识过程中，传统的蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）因其收敛速度较慢而面临挑战。本文由作者顾晓文和鞠平合作，他们提出了一个混合优化算法来解决这一问题。 该混合优化算法的核心思想是结合最优梯度法和变尺度法这两种梯度类方法与蚁群算法的优势。首先，利用蚁群算法的全局搜索能力作为起始阶段，通过模拟蚂蚁觅食的行为来探索可能的参数空间。随着算法的进行，当达到预设的迭代次数或满足特定条件时，算法会切换到梯度类方法，如最优梯度法，利用其局部优化的特性，加快参数收敛速度。最优梯度法能够有效地沿着最陡峭的方向调整参数，从而在保证较高精度的同时提升计算效率。 两位作者对不同的切换策略进行了深入探讨和比较，通过大量实验验证，最终确定了一个既能保证辨识精度又可有效加速的混合优化算法流程。这种混合方法避免了单一算法的局限性，实现了性能的优化。整个研究不仅提升了参数辨识的计算效率，而且对电力系统建模与控制领域的理论和技术发展具有重要意义。 关键词：电力系统及其自动化、参数辨识、蚁群算法、梯度类算法、负荷建模。这项工作被发表在中国科技论文在线上，对于电力系统工程师和研究人员来说，这是一项首发的研究成果，提供了新的优化策略和工具，为实际应用中的复杂负荷模型分析提供了有力支持。