遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究

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遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究
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基金项目:高等学校骨干教师资助计划(教技司[2002]65号)，湖南省教育厅重点资助项目(湘教通[2001]197号)

Comparative Study of Genetic Algorithm and Traditional Optimization in Power Load Modeling

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将遗传算法应用于电力系统综合负荷建模．以三阶感应电动机为综合负荷模型，以待辨识参数为未知向量，以系统实测与模型响应误差平方和为目标函数；以随机初始种群为基础进行交叉一变异一选择运算并产生下一代种群；通过若干代进化即可获得具有足够精度的辨识结果．通过实验数据将遗传算法与传统模式搜索算法的建模结果比较，表明遗传算法所得模型的描述精度比模式搜索法高10倍，其模型参数呈现很好的稳健性，从而有效地克服了传统优化方法的模型参数分散性。

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Genetic algorithm was applied to the comprehensive load modeling of the power system. To be specific, this paper used the 3-order induction motor as the comprehensive load model, the parameters to be identified as the unknown vector, and the square sum of

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李欣然刘艳阳陈辉华唐外文李培强.遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究[J].湖南大学学报：自然科学版,2005,32(2):

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