负荷模型参数辨识的粒子群优化法及其与基因算法比较

• 作者: 吴峰 程颖 鞠平
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 基因算法 电力系统 负荷建模 参数辨识
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TM714|TP183
• 字数: 3164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2003.11.007

摘要

粒子群优化法(PS算法)具有全局性能好、搜索效率高等优点.文中应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识,并将其与模拟进化算法进行比较,发现PS算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势.讨论了PS算法中用以调节全局搜索和局部搜索关系的权重w与搜索效率之间的关系,并给出了适用于电力系统负荷参数辨识的w值.提出了一种利用PS算法的收敛快速性来提高全局性能的工程实用方法,并对工程实例进行辨识,收到了良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴峰	河海大学电力系	69	1565	17.0	39.0
2	鞠平	河海大学电力系	202	4909	37.0	62.0
3	程颖	河海大学电力系	4	340	4.0	4.0