基于改进GP-GWO算法的电力负荷自动建模

作     者：杨晓萍 吕图园 胡杨 高明昊 YANG Xiaoping;Lü Tuyuan;HU Yang;GAO Minghao

作者机构：西安理工大学陕西西安710048 国网咸阳供电公司陕西咸阳712000 

基　　金：国家自然科学基金项目(91325201) 

出 版 物：《电网与清洁能源》 (Power System and Clean Energy)

年 卷 期：2020年第36卷第3期

页      码：60-65页

摘      要：负荷模型的建立是电力系统稳定性分析的重要环节,要求负荷模型既能准确反映负荷特征又要具有相对简单的模型结构。而目前的负荷模型往往是通过人工的方法来确定,具有很强的主观性。针对现有状况做出改进,提出将遗传算法和灰狼算法相结合的混合算法GP-GWO,实现电力负荷的自动建模。在使用遗传程序设计框架的基础上,首先用分层树结构表示复杂负荷函数模型。其次,由于灰狼算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛能力,将改进GP算法与灰狼算法相结合,结合后的算法GP-GWO在优化模型参数、提高模型精度等性能方面有所提升。最后,从静态负荷模型和动态负荷模型中各选取一个算例,分别对其有功、无功进行建模、测试和评估,将GP-GWO算法结果数据与实验数据进行拟合对比,对比结果验证了该算法的可行性。

主 题 词：负荷自动建模 遗传程序设计 灰狼优化算法 准确性 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

馆 藏 号：203910272...