遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究

• 作者: 刘艳阳 唐外文 李培强 李欣然 陈辉华
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 遗传算法 电力系统 综合负荷 负荷建模 参数辨识
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-2472.2005.02.007

摘要

将遗传算法应用于电力系统综合负荷建模.以三阶感应电动机为综合负荷模型,以待辨识参数为未知向量,以系统实测与模型响应误差平方和为目标函数;以随机初始种群为基础进行交叉-变异-选择运算并产生下一代种群;通过若干代进化即可获得具有足够精度的辨识结果.通过实验数据将遗传算法与传统模式搜索算法的建模结果比较,表明遗传算法所得模型的描述精度比模式搜索法高10倍,其模型参数呈现很好的稳健性,从而有效地克服了传统优化方法的模型参数分散性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐外文		23	833	14.0	23.0
2	李欣然	湖南大学电气与信息工程学院	232	4917	41.0	61.0
3	李培强	湖南大学电气与信息工程学院	83	1551	23.0	37.0
4	陈辉华		27	865	14.0	27.0
5	刘艳阳	湖南大学电气与信息工程学院	12	452	10.0	12.0