改进DE算法在负荷建模参数辨识中的应用
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更新于2024-08-04
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"基于改进DE算法的负荷建模参数辨识-许津津.pdf"
本文主要探讨了在电力系统中,负荷建模参数辨识的重要性及其应用,特别关注了一种基于改进差分进化(DE)算法的方法。负荷建模是电力系统分析与控制的基础,分为基于元件和基于量测两种主要方法。基于量测的负荷建模由于能够反映负荷的实时变化,被广泛应用于实际操作中。然而,当考虑负荷的时变特性时,建模过程转化为一个数学优化问题,这就需要高效且可靠的优化算法来确定最佳参数。
微分进化算法(DE)是一种全局优化工具,它对初始参数的选择不敏感,且在经过改进后可以提升收敛速度,避免过早收敛(早熟现象)。在负荷建模参数辨识中,DE算法的这些优点使其成为一种理想的候选方法。作者在此基础上进一步改进了DE算法,借鉴了遗传算法中的移民策略,以防止算法在优化过程中过早收敛,确保了搜索的多样性,从而提高了参数辨识的精度。
通过两个实际测量的负荷建模参数辨识案例,文章展示了改进后的DE算法相比于改进遗传算法、蚁群算法和粒子群算法具有更优的性能。这些案例分析证明了改进DE算法在解决负荷建模参数辨识问题上的有效性,为电力系统的稳定运行和控制提供了有力的理论支持。
关键词涉及了以下几个方面:改进微分进化,这是优化算法的核心;改进遗传算法,作为对比和参考的优化方法;参数辨识,即寻找最佳模型参数的过程;负荷建模,是电力系统研究的关键部分;电力系统,是所有讨论的背景和应用领域。这些关键词共同构成了文章的研究焦点,展示了在电力系统建模中,利用智能优化算法进行参数识别的最新进展。
2022-04-19 上传
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