华南理工大学学报（自然科学版）
華南理工大學學報（自然科學版）
화남리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
4期
7-12,18
,共7页
动态等值%估计等值法%发电机模型%综合负荷模型%差分进化算法%参数辨识
動態等值%估計等值法%髮電機模型%綜閤負荷模型%差分進化算法%參數辨識
동태등치%고계등치법%발전궤모형%종합부하모형%차분진화산법%삼수변식
dynamic equivalence%estimation equivalence method%generator model%composite load model%differential evolution algorithm%parameter identification
为解决现有的用于电力系统在线安全分析的估计等值法精度低、收敛性弱的问题,给出了较精细的等值发电机加综合负荷的等值系统模型,以提高等值精度,并提出了基于差分进化(DE)算法的等值系统参数辨识策略.为解决DE存在的早熟收敛问题,构造变异方式不同的两个差分进化群,两群并行进化且定时交换信息,以增加种群的多样性,改善算法的收敛性.仿真结果表明:改进的双群体DE算法有效解决了等值系统的参数辨识问题,算法简单、收敛快,辨识的参数精度高、鲁棒性好;所建立的等值系统模型更符合电网实际,等值后外部系统的动态特性基本被保留;所提基于改进DE的估计等值法可用于在线大规模外部系统的等值化简.
為解決現有的用于電力繫統在線安全分析的估計等值法精度低、收斂性弱的問題,給齣瞭較精細的等值髮電機加綜閤負荷的等值繫統模型,以提高等值精度,併提齣瞭基于差分進化(DE)算法的等值繫統參數辨識策略.為解決DE存在的早熟收斂問題,構造變異方式不同的兩箇差分進化群,兩群併行進化且定時交換信息,以增加種群的多樣性,改善算法的收斂性.倣真結果錶明:改進的雙群體DE算法有效解決瞭等值繫統的參數辨識問題,算法簡單、收斂快,辨識的參數精度高、魯棒性好;所建立的等值繫統模型更符閤電網實際,等值後外部繫統的動態特性基本被保留;所提基于改進DE的估計等值法可用于在線大規模外部繫統的等值化簡.
위해결현유적용우전력계통재선안전분석적고계등치법정도저、수렴성약적문제,급출료교정세적등치발전궤가종합부하적등치계통모형,이제고등치정도,병제출료기우차분진화(DE)산법적등치계통삼수변식책략.위해결DE존재적조숙수렴문제,구조변이방식불동적량개차분진화군,량군병행진화차정시교환신식,이증가충군적다양성,개선산법적수렴성.방진결과표명:개진적쌍군체DE산법유효해결료등치계통적삼수변식문제,산법간단、수렴쾌,변식적삼수정도고、로봉성호;소건립적등치계통모형경부합전망실제,등치후외부계통적동태특성기본피보류;소제기우개진DE적고계등치법가용우재선대규모외부계통적등치화간.
