现代优化算法在负荷模型辨识中的应用

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1、华北电力大学硕士学位论文中文摘要负荷建模是电力系统中公认的世界性难题之一。负荷模型对于电力系统数字仿真有重要影响，从而影响电力系统的规划、设计、运行与控制。虽然现有的综合负荷模型能更好的反映负荷特性，要得到精确的负荷模型，除了需要精确模型结构，优秀的辨识算法也很重要。本文作者在对负荷建模理论基础的研究上，采用了现代优化算法粒子群优化和遗传算法进行了综合负荷模型参数辨识。本文的核心工作：在总结负荷建模的意义，发展的历史和现状的基础上，从模型结构选择和模型参数辨识两个方面阐述了负荷建模研究的基础的理论知识，这也是本文工作的基础。本文对粒子群算法进行了原理的分析及其改进方法的介

2、绍，运用粒子群算法和遗传算法对综合负荷模型进行了单曲线，多曲线拟合的模型参数辨识，同时结合具体的问题对粒子群算法参数设置进行了分析。比较了两种算法的各自特点，提出了具体的应用。关键词：负荷建模，粒子群优化，遗传算法，参数辨识，电力系统ABSTRACTLoadmodelingisoneoftherecognizedglobalproblemsinPowersystemanalysis．LoadmodelsforpowersystemDigitalsimulationhassignificantimplicationsaffectingthepowersystemplanni

3、ng，design，operationandcontr01．Theauthoroftheloadmodelingresearchonthetheoreticalbasis，BasedontheexistingmethodofMeasurement-basedloadmodel，UsingmoderngeneticalgorithmoptimizationandPSOalgorithmforMeasurement-basedloadmodelparameteridentification．Thispapersummarizedthecoreoftheworkloadmode

4、ling：thesignificancethedevelopment，thehistoryandresentsituationofloadmodeling，fromthechoiceofmodelstructureandmodelparameteridentificationaspectsoftheloadmodelingonthebasisoftheoreticalknowledge，Thisisthebasisforthiswork．IntroducePSOalgorithmandimprovedmethods。PSOandGeneticAlgorithmsuseof

5、measure-basedloadmodelforasinglecurve，themulti-curveapproximationmethodis胛oposedtoidentifytheloadparameters，CombinedwiththespecificissuesontheparametersoftheanalysisofPSO．Comparisonofthetwoalgorithmstheirowncharacteristics，putforwardthespecificapplication．LiuZhihui(Dynamicpowersystemsimul

6、ationandcontr01)Directedbyprof．HeRenmuKEYWORDS：loadmodeling，PSOalgorithm，geneticalgorithm，parameteridentification，powersystem华北电力大学硕士学位论文声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《现代优化算法在负荷模型辨识中的应用》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或

7、证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文：③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：Et期：迎：墨