摘要:改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。解决了以前算法只能辨识出一纽参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取。高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备。最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性。
关键词:参数辨识 多目标优化 pareto最优解 强度pareto进化算法 并行遗传算法
单位:上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海市200240 上海市电力公司调度通信中心 上海市200122
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
相关范文
负荷理论论文