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摘要算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,本文精心设计了解群选择的随机一精英策略、避免近亲繁殖的双断点交叉策略和交叉变异概率的自适应调整策略,提型拟合精度均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法。等遗传算法关键操作参数对算法性能的影响规律,给出合理的神群规模和参数初组合是挖掘遗传算法巨大潜能的关键,对于提高遗传算法运行效率、克服早熟及尽量减小模型参数分散性具有十分显著的效果。本文的工作对推进负荷建模的实关键词:电力系统;负荷建模;配电网集结动态负荷模型;参数辨识;遗传算法电力负荷模型在电力系统规划设计、运行与控制中具有重要的作用,其建模工作早已引起了国内外电力界学者和工程技术人员的广泛重视。本文首先着重指出选择合理的模型结构是模型具有唯一可辨识性的首要条件。在分析比较现有负荷模型结构的基础上,提出了一个对传统机理式动态模型进行改进的“配电网集结动态负荷模型”。本文指出常用传统优化算法用于负荷建模往往使参数辨识结果呈现较大的分散性,为此选择具有全局搜索能力的遗传算法作为辨识算法,它在传统优化算法无能为力的时候往往能以较大的概率找到优化问题的全局最优解。基于基本遗传出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于基于实测的负荷建模。现场实测负荷建模实践表明,本文提出的综合改进型遗传算法有效地改善了进化过程中的种群多样性和早熟现象,对于加速收敛缩短辨识时间、克服模型参数分散性、提高模在此基础上,本文深入探讨了遗传算法的运行机理,系统地研究了遗传算子的不同搜索能力,指出决定遗传算法性能的关键因素是种群多样性,得出了种群多样性与算法参数的关联约束,从理论分析上给出遗传参数的设定规则:深入研究了遗传算法中种群规模、交叉、变异概率及其控制策略,以及初始种群参数区间始区间,提出与群体进化程度指标相关的自适应策略。研究结果表明合理的参数用化研究具有重要的理论意义与实际价值。负荷模型辨识算法与模型结构研究
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翮鹤续金谭作者签名:金群日飙沙辏沙日期:力,年岁月仕日日期:棚瓯莱奕湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书励雈‘本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C芘朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭
第滦髀引言电力系统负荷建模的重要意义参数,这种用于描述负荷特性的数学方程即为电力负荷模型。值得强调指出的是,.汉山T谙低彻婊驮诵锌刂浦械囊庖全可靠是电力系统规划和运行的首要任务。电力系统是由发电厂、电力网及电力负荷三大部分组成的能量生产、传输、分配和使用的系统。电力负荷则是电力系统中用电设备的总称,有时也包括将这些用电设备连接起来的配电网。也就是说,在负荷建模研究中,电力负荷是指接于高压母线上的配电网、补偿设备和众多用电设备的总称。电力系统的特点是电能不能大量地储存,正常运行时电能的生产、传输、消耗要求保持动态平衡,系统的各个组成部分通过电气的联系结成一个整体,系统中任何一个元件发生故障可以瞬间波及全网,从而可能对系统的安全运行带来负面影响,严重时系统可能失去稳定,由此可造成不可估量的经济损失和社会影响,因此保证系统运行的安用于描述负荷特性的数学方程称为负荷模型。在电力系统分析中采用的负荷模型可以根据实际系统测试确定,也可以根据用户装设的用电设备容量及其使用率,以及同类用电设备的典型特性进行综合而成,故又称之为综合负荷模型、电力负荷建模是研究负荷母线上的综合负荷吸收的功率随着负荷母线的电压和频率的变动而变化的关系,并确定描述这种关系的数学方程的形式以及其中的综合负荷不仅包括了各种用电设备,同时也包括了与用电设备相连的配电网。自数字电子计算机及控制理论的引入,电力系统这门古老的工程学科便焕发了新的活力。如今,数字仿真已成为电力系统设计、规划和运行控制的主要工具,相应