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基于改进的混合遗传算法的负荷建模参数辨识

Parameter Identification of Load Modeling Based on Improved Hybrid Genetic Algorithm

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【作者】 许津津马进唐永红贺仁睦

【Author】 Xu Jinjin1,Ma Jin1,Tang Yonghong2,He Renmu1(1.Key Laboratory of Power System Protection and Dynamic Security Monitoring and Control of Ministry ofEducation,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;2.Sichuan Test and Research Institute of Electricity,Chengdu 610041,China)

【机构】 华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室四川电力试验研究院

【摘要】 针对传统遗传算法存在早熟及收敛速度慢等问题,采用了改进的遗传算法和局部搜索能力很强的单纯形法相结合的方法进行负荷模型的参数辨识。具体研究了算法的软件实现,包括编码、初始种群形成、适应度函数确定、自适应交叉变异、移民策略、排序选择、单纯形优化及终止条件的实现方法。算例表明了经改进后的混合遗传算法具有辨识精度高、速度快和参数分散性小等优点。

【Abstract】 The traditional genetic algorithm has defects,including early mutating and slow convergence speed.The improved genetic algorithm and simplex algorithm are adopted to identify parameters of the load model.The software is developed,including coding,format of initial population,fitness fuction,adaptive crossover and mutation,immigration trategy,ranking selection,simplex algorithm and termination condition.Case study shows that the improved hybrid genetic algorithm is better than the traditional one,which is embodied in fast convergence speed,high precision and low dispersion.

【基金】 国家自然科学基金项目(50707009);国家自然基金重大项目(50595410);国家973计划(2004CB21790);教育部博士点新教师基金(20070079014);教育部长江学者与创新团队计划(IRT0515)
  • 【文献出处】 现代电力 ,Modern Electric Power , 编辑部邮箱 ,2009年03期
  • 【分类号】TM743;TP18
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】265
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