改進(jìn)的基因表達(dá)式編程算法在負(fù)荷建模中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)字仿真技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展而廣泛的應(yīng)用于電力系統(tǒng)當(dāng)中。發(fā)電機(jī)、控制系統(tǒng)、輸電網(wǎng)絡(luò)以及電力負(fù)荷的模型都與電力系統(tǒng)仿真計(jì)算精度有著密不可分的關(guān)系。發(fā)電機(jī)及其控制系統(tǒng)的模型都比較精確，而負(fù)荷模型還比較粗糙，以至于阻礙了電力系統(tǒng)仿真計(jì)算精度的進(jìn)一步提升。由于電力負(fù)荷存在隨機(jī)性、時(shí)變性、分散性等特點(diǎn)，因此建立精確的負(fù)荷模型還存在著相當(dāng)大的難度。但逐步建立更加接近真實(shí)的工程實(shí)用負(fù)荷模型，使之更加合理、有效則是可能的，也是許多研究者和工程技術(shù)人

2、員努力的目標(biāo)。
　　隨著我國電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)程的加快，新能源技術(shù)的提升，能源結(jié)構(gòu)多樣化、復(fù)雜程度不斷增加，對(duì)仿真計(jì)算精度要求越來越高。因而，傳統(tǒng)的按照經(jīng)驗(yàn)來確定負(fù)荷模型的方法已跟不上現(xiàn)在不斷更新發(fā)展的電力系統(tǒng)。新方法和算法的引入是解決負(fù)荷建模問題的關(guān)鍵，也是以后電力負(fù)荷建模發(fā)展的趨勢(shì)。
　　基因表達(dá)式編程(Gene Expression Programming)是遺傳算法家族中衍生出來的新算法，該新算法融合了遺傳編程(Gene P

3、rogramming)和遺傳算法(Gene Algorithm)的優(yōu)點(diǎn)。和傳統(tǒng)的遺傳算法相比，該算法在速度上提升了2~4個(gè)數(shù)量級(jí)，因此表明GEP算法在數(shù)據(jù)挖掘、模型搜索中有著其他遺傳算法所不具有的優(yōu)勢(shì)。但是，隨著對(duì)GEP算法的深入研究發(fā)現(xiàn)該算法存在這多樣性不足、“早熟”等現(xiàn)象。為防止這類現(xiàn)象的出現(xiàn)，需對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)方面主要包括：初始種群，遺傳算子，常數(shù)處理等方面。改進(jìn)后的GEP算法可在很大程度上增加種群個(gè)體的多樣性，防止“早熟”