改进DE算法在负荷建模参数辨识中的应用

"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。