摘要：负荷建模对电力系统运行及其控制起着重要的影响，主要有基于元件和基于量测两种建模方法。基于量测的负荷建模已广泛用于实践中，当考虑负荷的时变性后，基于量测的负荷建模即成为数学优化问题。因此，寻找到有效可靠的优化方法用于负荷建模参数辨识具有重要的现实意义。微分进化（DE）算法具有全局寻优能力，对初值不敏感，经改进后还可以加快收敛速度并防止出现早熟现象，因此可用于负荷建模参数辨识实践中。将DE算法用于负荷建模参数辨识实践中，在现有改进算法的基础上，借鉴遗传算法引入移民策略以防止早熟现象，通过对两个实测建模参数辨识实例的分析，表明经改进后的DE算法具有比改进遗传算法、蚁群算法和粒子群算法更好的性能。

关键词：改进微分进化 改进遗传算法 参数辨识 负荷建模 电力系统 

单位：华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室 北京102206 四川电力试验研究院 四川成都610041