改进的遗传算法辨识综合负荷模型 improved genetic algorithm and its application to composite load model.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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改进的遗传算法辨识综合负荷模型 improved genetic algorithm and its application to composite load model.pdf

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改进的遗传算法辨识综合负荷模型 improved genetic algorithm and its application to composite load model

第23卷第3期电力系统及其自动化学报 V01．23No．3 2011年6月 oftheCSU—EPSA Jun． 2011 Proceedings 改进的遗传算法辨识综合负荷模型韩民晓1，马杰2，姚蜀军1，王坤2 (1．华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206； 2．河南省电力公司郑州供电公司变电运行部，郑州450006) 摘要：以基于实测数据的电力系统综合负荷建模为目标，研究了遗传操作和控制参数选择对遗传算法性能的影响。针对基本遗传算法的不足，设计了比例选择策略和线性自适应变异策略，对遗传算法的选择算子和变异算子进行改进，使得遗传算法能够根据个体自身的适应度值进行选择和自适应地调整变异概率，实现方式简单有效。选用TVA综合负荷模型，使用改进的遗传算法进行负荷模型参数辨识，同时在不改变负荷模型结构的前提下，通过调整待辨识参数及其取值范围，考虑无功补偿的影响。利用现场实测数据进行建模，结果表明，改进后的遗传算法改善了优化过程，对加速收敛、缩短辨识时间均有显著作用，适用于负荷建模。关键词：电力系统；参数辨识；遗传算法；比例选择；线性自适应变异；综合负荷模型；无功补偿中图分类号：TM714文献标志码：A 文章编号：1003-8930(2011)03—0079-05 Genetic andIts ImprovedAlgorithmApplication to LoadModel Composite HAN Kun2 Min-xia01，MAJie2，YAoShu-junl，WANG ofElectricalandElectronic China (1．School Engineering，North ElectricPower 102206，China； University，Beijing 2．Substation of Power OperationDepartmentZhengzhouSupplyCompany， 450006，China) Zhengzhou Abstract：Theinfluenceof andselectionofcontrol onthe of geneticoperations parametersperformancegenetic in overcomethe ofbasic in load isstudied．To shortcomingsgenetic algorithmsapplicationmodeling algorithm and selectionandlinear mutation are toim— selectionmutation，pr