动态负荷模型参数辨识的微分进化算法

• 作者: 刘明波 曾艳 杨汾艳 林舜江 陈晓科 陈迅 黄玉龙
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微分进化 动态负荷模型 参数辨识
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 电力系统及其自动化
• 页码范围: 270-277
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 3313字
• 语种: 中文

摘要

参数辨识是基于量测负荷建模的一项关键技术.针对微分进化算法进行静态负荷模型参数辨识收敛速度慢、种群规模大的问题,提出一种适合动态负荷模型参数辨识的微分进化算法.所提算法鲁棒性好,收敛速度快,全局寻优能力强,种群规模缩小,计算量降低.对某大城市两个220kV变电站实测扰动数据进行动态负荷模型参数辨识表明,计算精度明显优于遗传算法和Levenberg-Marquardt(L-M)算法相结合混合学习算法的计算精度,验证了所提算法的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓科	广东电网公司电力科学研究院	32	244	8.0	14.0
2	刘明波	华南理工大学电力学院	225	4192	32.0	57.0
3	林舜江	华南理工大学电力学院	61	652	15.0	23.0
4	曾艳	广东电网公司电力科学研究院	7	65	4.0	7.0
5	陈迅	广东电网公司电力科学研究院	21	390	8.0	19.0
6	黄玉龙	暨南大学电气信息学院	8	32	3.0	5.0
7	杨汾艳	广东电网公司电力科学研究院	33	416	10.0	19.0