pso-动态修正算法在静态负荷模型辨识中的研究

摘要：

采用具有全局寻优能力的粒子群(pso)优化算法辨识负荷模型的参数,同时考虑负荷电压的变化,用动态修正法实时修正负荷模型的参数,并进行了建模仿真分析,结果验证了pso-动态修正算法的有效性和准确性。相对于线性回归分析的动态修正法,该算法能够在一定程度上提高负荷模型的辨识精度,所建模型更适合描述全电压范围下负荷的静态特性。

关键词： 动态修正法 静态负荷模型 参数辨识 粒子群优化算法 负荷电压

作者: 王进 李彩玲 孔帅

作者单位: 长沙理工大学电气与信息工程学院 湖南 长沙 410076

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）