电力系统及其自动化学报
電力繫統及其自動化學報
전력계통급기자동화학보
Proceedings of the CSU-EPSA
2015年
9期
80-84,90
,共6页
秦贞良%贾春娟%张卫星%刘之华
秦貞良%賈春娟%張衛星%劉之華
진정량%가춘연%장위성%류지화
冲击负荷建模%多曲线拟合%多目标优化%参数辨识%非支配排序遗传算法(NSGA2)
遲擊負荷建模%多麯線擬閤%多目標優化%參數辨識%非支配排序遺傳算法(NSGA2)
충격부하건모%다곡선의합%다목표우화%삼수변식%비지배배서유전산법(NSGA2)
modeling of impact load%multi-curve fitting%multi-objective optimization%parameter identification%non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA2)
针对冲击负荷具有时变性、功率需求主动性以及波动频繁性等特点,本文采用基于实测的冲击负荷模型结构,将多曲线拟合与多目标优化两者相结合,改进了冲击负荷参数辨识的目标函数,提出了一种参数辨识的新方法.在此基础上,用快速非支配排序遗传算法NSGA2(non-dominated sorting genetic algorithm)对实测数据进行参数辨识,得到Pareto解集.研究表明该建模策略能有效地反映冲击负荷的冲击特性,辨识结果与实测数据能较好地吻合,同时也验证了该辨识算法的可行性.
針對遲擊負荷具有時變性、功率需求主動性以及波動頻繁性等特點,本文採用基于實測的遲擊負荷模型結構,將多麯線擬閤與多目標優化兩者相結閤,改進瞭遲擊負荷參數辨識的目標函數,提齣瞭一種參數辨識的新方法.在此基礎上,用快速非支配排序遺傳算法NSGA2(non-dominated sorting genetic algorithm)對實測數據進行參數辨識,得到Pareto解集.研究錶明該建模策略能有效地反映遲擊負荷的遲擊特性,辨識結果與實測數據能較好地吻閤,同時也驗證瞭該辨識算法的可行性.
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