负荷建模参数辨识中综合改进遗传算法的应用

被引：6

作者：

李欣然 ^{[1
]}

李培强 ^{[1
]}

金群 ^{[1
]}

陈辉华 ^{[2
]}

唐外文 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南电力调度通信中心

来源：

湖南大学学报(自然科学版) | 2007年 / 02期

基金：

高等学校骨干教师资助计划;

关键词：

电力系统; 负荷建模; 参数辨识; 遗传算法; 综合改进;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析]; TM743 [模拟与仿真];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

参数辨识是负荷建模的关键之一,针对遗传算法本身存在的缺陷,提出一种综合改进的遗传算法.该算法通过初始种群选择、最优个体保留、自适应交叉和变异率等方面进行综合设计,有效地避免了早熟和近亲繁殖,提高了收敛速度.建模实践表明,所提的综合改进遗传算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,是一种适合于负荷建模参数辨识的优化算法.

引用

页码：46 / 50

页数：5

共 7 条

[1] 遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究 [J].