基于混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识研究

• 作者: 于凯 刘晓宇 卞绍润 王振树 石云鹏
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌优化算法 量子粒子群算法 故障录波 参数辨识 负荷建模
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 新能源电力系统
• 页码范围: 211-217
• 页数: 7页
• 分类号: TM714
• 字数: 3948字
• 语种: 中文

摘要

负荷建模是电力系统建模中亟待解决的难题.负荷特性数据、负荷模型结构以及参数辨识是影响实测负荷建模结果的重要因素.本文提出了混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识方法.实测数据验证结果表明,该方法相对于常用的粒子群算法及量子粒子群算法在计算精度、收敛速度等方面都具有明显优势,应用于负荷模型参数辨识提高了负荷模型的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振树	山东大学电气工程学院	12	247	7.0	12.0
2	刘晓宇	山东大学电气工程学院	5	53	2.0	5.0
3	卞绍润		1	38	1.0	1.0
4	于凯	山东大学电气工程学院	2	38	1.0	2.0
5	石云鹏	山东大学电气工程学院	2	72	2.0	2.0