基于基因表达式编程的电力负荷建模.doc

基于基因表达式编程的电力负荷建模450001;2.河南省焦作市供电局，河南 焦作 454150 3.安徽省滁州市供电局，安徽 滁州 239000） 摘要：电力负荷模型在电力系统规划、设计、运行和控制中具有重要的作用。但由于电力负荷本身具有随机性、时变性、非线性等复杂特性，使得负荷建模问题始终未能得到很好的解决。本文研究的主要对象是一种新的智能优化有哪些信誉好的足球投注网站算法——基因表达式编程（简称GEP），它不依赖工作人员过多的工作经验，更不需要事先规定好目标函数结构。利用GEP算法进行编程，程序可以自动地帮我们找出数据内部之间隐含的关系，从而实现函数的自动建模，进而找到最优的负荷模型。 关键字：电力系统；负荷建模；基因表达式编程 中图分类号：TM 文献标识码：B 文章编号：1001-1390（201）00-0000-00 Power load model based on gene expression programmingUniversity, Zhengzhou 450001, China. 2. Jiaozuo Power Supply Bureau, Jiaozuo454150, Henan, China. 3. Chuzhou Power Supply Bureau, Chuzhou 239000, Anhui, China) Abstract: Power load model plays an important role in power system planning, design, operation and control. However, because of some complex characteristics of power load, such as randomness, time-varying, nonlinear, thus the problem of load model has not been solved properly. The main object of this study is a new intelligent optimization search algorithm--- Gene Expression Programming (GEP). It doesn’t rely on worker’s too much experience, not to mention the need of specifying the objective function structure in advance. By using the algorithm of GEP, program can automatically help us find hidden relationships between data inside, thus the automatic modeling of function comes true, and then we can find the optimal load model. Keywords: power system, load model, gene expression programming (GEP)0 引言 电力系统中，数字仿真已成为设计、规划、决策和运行控制的主要科学手段，电力系统数字仿真的基础是其各个元件的数学模型和由这些模型所构成的全系统数学模型，因此模型的准确与否直接影响着仿真结果，同时还包括以仿真结果为基础而产生的决策方案，准确的负荷模型对电力系统安全、稳定地运行也有着举足轻重的作用。目前，人们对静态的模型往往采取理想化的模型即恒功率、 恒阻抗、 恒电流或三者的组合，这种粗糙的负荷模型与精确的发电机和网络模型的严重不协调使仿真的精度和可信度大大降低，在临界情况下甚至会得出截然相反的结论,负荷模型不准确对电力系统的潮流计算、小扰动稳定计算、暂态稳定计算、电压稳定计算的结果都有一定程度的影响[1-]。对于以上所存在的问题，引入一种新的智能优化算法——基因表达式编程，将GEP引入到电力系统负荷建模中，在目前来说是比较少见的。利用GEP算法进行编程，设置参数并运行程序后，程序可以自动地帮我们找出数据之间隐含的关系，从而实现函数的自动建模。 1 现有建模方法所存在的问题 负荷模型是负荷的功率随系统电压U和频率f的变化而变化的数学表达式[]。按照模型是否反映时变，又可分为静态负荷模型和动态负荷模型。通常情况下，在电力系统中频率的变化不大，因此由于频率变化对电力系统的影响可忽略[]。在，主要考虑电压变化对系统的影响。 通常来说，负荷建模主要是可大体分为两个步骤：一是模型