基于改进DE算法的负荷建模参数辨识-许津津.pdf

【基于改进DE算法的负荷建模参数辨识】 在电力系统的研究与运行中，负荷建模是一项至关重要的任务，因为它直接影响到系统的稳定性和控制策略的制定。负荷模型分为基于元件和基于量测两种方法，前者关注负荷的物理特性，后者则依据实际测量数据来构建模型。随着电力系统复杂性的增加和负荷行为的多变性，基于量测的负荷建模变得越来越普遍，尤其在考虑到负荷的时变性后，这一过程转变为一个数学优化问题。 微分进化（Differential Evolution，DE）算法是一种强大的全局优化工具，它在解决复杂的非线性优化问题上展现出优越性。DE算法的核心在于通过差分操作和变异策略搜索解空间，其优点是不依赖于初始种群分布，对局部极小点的跳出能力较强，而且不容易陷入早熟。然而，原生的DE算法可能会面临收敛速度慢以及早熟的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进策略。 在许津津、马进、唐永红和贺仁睦的研究中，他们提出了一种改进的DE算法，该算法在保持DE基本框架的同时，借鉴了遗传算法中的移民策略。移民策略可以打破种群的局部适应性，增强种群的多样性，防止算法过早收敛到局部最优，从而提高整体的优化效果。通过在DE算法中引入这种机制，他们成功地提升了算法的收敛速度和防止早熟的能力。 在实际应用中，研究人员对比了改进DE算法与其他优化算法，如改进遗传算法（IGA）、蚁群算法（ACO）和粒子群算法（PSO），在两个实测负荷建模参数辨识案例中，改进DE算法表现出了更优的性能。这表明，改进DE算法不仅能够有效地识别负荷模型的参数，而且在处理复杂优化问题时具有更高的稳定性和效率。 总结来说，这篇研究论文强调了改进DE算法在负荷建模参数辨识中的应用价值。通过引入遗传算法的移民策略，提高了DE算法的全局搜索能力和防止早熟的能力，这对于解决电力系统中负荷模型参数的优化问题具有重要意义。这一改进方法为电力系统运行和控制提供了更精确的负荷模型，有助于提升系统的稳定性和运营效率。