基于混沌蚁群算法的负荷模型参数辨识

• 作者: 宋廷珍 王斌晓 董家读 黄彦全
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷模型 参数辨识 蚁群算法 混沌 优化
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 47-51
• 分类号: TM71
• 字数: 3363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.14.008

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄彦全	西南交通大学电气工程学院	87	830	14.0	26.0
2	董家读	西南交通大学电气工程学院	6	86	4.0	6.0
3	王斌晓	西南交通大学电气工程学院	4	77	4.0	4.0
4	宋廷珍	西南交通大学电气工程学院	4	30	3.0	4.0