电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2011年
14期
47-51
,共5页
王斌晓%黄彦全%宋廷珍%董家读
王斌曉%黃彥全%宋廷珍%董傢讀
왕빈효%황언전%송정진%동가독
负荷模型%参数辨识%蚁群算法%混沌%优化
負荷模型%參數辨識%蟻群算法%混沌%優化
부하모형%삼수변식%의군산법%혼돈%우화
为了解决负荷模型参数辨识结果平稳性这一困扰模型应用的难题,提出了一种适用于负荷模型参数辨识的混沌蚁群混合算法.该算法针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点和混沌算法遍历性和随机性的优点,把混沌算法引入到了蚁群算法中,在蚁群算法求解的基础上,利用混沌算法对解的邻域进行了混沌优化,有效避免了蚁群算法的局部收敛问题.基于实测数据的算例结果表明:与单一蚁群算法相比,混沌蚁群混合算法提高了辨识结果的精度,减少了辨识误差,有效控制了参数分散性,具有较好的工程实用价值.
為瞭解決負荷模型參數辨識結果平穩性這一睏擾模型應用的難題,提齣瞭一種適用于負荷模型參數辨識的混沌蟻群混閤算法.該算法針對蟻群算法容易陷入跼部最優的缺點和混沌算法遍歷性和隨機性的優點,把混沌算法引入到瞭蟻群算法中,在蟻群算法求解的基礎上,利用混沌算法對解的鄰域進行瞭混沌優化,有效避免瞭蟻群算法的跼部收斂問題.基于實測數據的算例結果錶明:與單一蟻群算法相比,混沌蟻群混閤算法提高瞭辨識結果的精度,減少瞭辨識誤差,有效控製瞭參數分散性,具有較好的工程實用價值.
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