負荷模型辨識算法與模型結(jié)構(gòu)研究.pdf

1、電力負荷模型在電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計、運行與控制中具有重要的作用，其建模工作早已引起了國內(nèi)外電力界學(xué)者和工程技術(shù)人員的廣泛重視。 本文首先著重指出選擇合理的模型結(jié)構(gòu)是模型具有唯一可辨識性的首要條件。在分析比較現(xiàn)有負荷模型結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了一個對傳統(tǒng)機理式動態(tài)模型進行改進的“配電網(wǎng)集結(jié)動態(tài)負荷模型”。 本文指出常用傳統(tǒng)優(yōu)化算法用于負荷建模往往使參數(shù)辨識結(jié)果呈現(xiàn)較大的分散性，為此選擇具有全局搜索能力的遺傳算法作為辨識算法，它在傳

2、統(tǒng)優(yōu)化算法無能為力的時候往往能以較大的概率找到優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解。基于基本遺傳算法本身存在收斂速度慢和易早熟的缺陷，本文精心設(shè)計了解群選擇的隨機—精英策略、避免近親繁殖的雙斷點交叉策略和交叉變異概率的自適應(yīng)調(diào)整策略，提出一種綜合改進型遺傳算法并成功地應(yīng)用于基于實測的負荷建?！，F(xiàn)場實測負荷建模實踐表明，本文提出的綜合改進型遺傳算法有效地改善了進化過程中的種群多樣性和早熟現(xiàn)象，對于加速收斂縮短辨識時間、克服模型參數(shù)分散性、提高模型擬合精度

3、均具有顯著作用，是一種很適合于負荷建模的優(yōu)秀優(yōu)化算法。 在此基礎(chǔ)上，本文深入探討了遺傳算法的運行機理，系統(tǒng)地研究了遺傳算子的不同搜索能力，指出決定遺傳算法性能的關(guān)鍵因素是種群多樣性，得出了種群多樣性與算法參數(shù)的關(guān)聯(lián)約束，從理論分析上給出遺傳參數(shù)的設(shè)定規(guī)則；深入研究了遺傳算法中種群規(guī)模、交叉、變異概率及其控制策略，以及初始種群參數(shù)區(qū)間等遺傳算法關(guān)鍵操作參數(shù)對算法性能的影響規(guī)律，給出合理的種群規(guī)模和參數(shù)初始區(qū)間，提出與群體進化程度指