电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2009年
24期
36-40,45
,共6页
许津津%马进%唐永红%贺仁睦
許津津%馬進%唐永紅%賀仁睦
허진진%마진%당영홍%하인목
改进微分进化%改进遗传算法%参数辨识%负荷建模%电力系统
改進微分進化%改進遺傳算法%參數辨識%負荷建模%電力繫統
개진미분진화%개진유전산법%삼수변식%부하건모%전력계통
负荷建模对电力系统运行及其控制起着重要的影响,主要有基于元件和基于量测两种建模方法.基于量测的负荷建模已广泛用于实践中,当考虑负荷的时变性后,基于量测的负荷建模即成为数学优化问题.因此,寻找到有效可靠的优化方法用于负荷建模参数辨识具有重要的现实意义.微分进化(DE)算法具有全局寻优能力,对初值不敏感,经改进后还可以加快收敛速度并防止出现早熟现象,因此可用于负荷建模参数辨识实践中.将DE算法用于负荷建模参数辨识实践中,在现有改进算法的基础上,借鉴遗传算法引入移民策略以防止早熟现象,通过对两个实测建模参数辨识实例的分析,表明经改进后的DE算法具有比改进遗传算法、蚁群算法和粒子群算法更好的性能.
負荷建模對電力繫統運行及其控製起著重要的影響,主要有基于元件和基于量測兩種建模方法.基于量測的負荷建模已廣汎用于實踐中,噹攷慮負荷的時變性後,基于量測的負荷建模即成為數學優化問題.因此,尋找到有效可靠的優化方法用于負荷建模參數辨識具有重要的現實意義.微分進化(DE)算法具有全跼尋優能力,對初值不敏感,經改進後還可以加快收斂速度併防止齣現早熟現象,因此可用于負荷建模參數辨識實踐中.將DE算法用于負荷建模參數辨識實踐中,在現有改進算法的基礎上,藉鑒遺傳算法引入移民策略以防止早熟現象,通過對兩箇實測建模參數辨識實例的分析,錶明經改進後的DE算法具有比改進遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法更好的性能.
부하건모대전력계통운행급기공제기착중요적영향,주요유기우원건화기우량측량충건모방법.기우량측적부하건모이엄범용우실천중,당고필부하적시변성후,기우량측적부하건모즉성위수학우화문제.인차,심조도유효가고적우화방법용우부하건모삼수변식구유중요적현실의의.미분진화(DE)산법구유전국심우능력,대초치불민감,경개진후환가이가쾌수렴속도병방지출현조숙현상,인차가용우부하건모삼수변식실천중.장DE산법용우부하건모삼수변식실천중,재현유개진산법적기출상,차감유전산법인입이민책략이방지조숙현상,통과대량개실측건모삼수변식실례적분석,표명경개진후적DE산법구유비개진유전산법、의군산법화입자군산법경호적성능.
