System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind()
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统及其自动化领域,具体涉及一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法。
技术介绍
1、电力系统运行控制策略的制定主要依赖于仿真计算,而仿真计算的精度取决于所用模型。负荷作为电力系统的重要组成成分之一,其模型的准确与否将显著影响仿真计算结果的准确性,会导致整体结果或激进或保守。激进的模型会显著降低电网预防风险的能力,进而导致停电,危害电网乃至公共安全;保守则难以准确计算电网功率输送极限而使得电力输送受限,降低电力系统的运行效率。因而,负荷建模研究是电力系统运行与控制中的基础性问题,既有重要的理论意义,又具有显著的实用价值。
2、现有技术公开了将静态负荷模型部分和动态负荷模型部分结合在一起的综合负荷模型结构。例如,将三阶感应电动机模型与静态负荷模型并联在一起的综合负荷模型结构。此种负荷模型在描述电力系统故障时负荷的响应方面有较好的性能,但其本身存在较多参数,模型结构较为复杂。在此种情况下,传统的参数辨识算法难以同时满足辨识效率与辨识精度两方面的要求,故研究考虑确定新的电力系统负荷模型参数辨识算法具有重要的意义,有利于减少参数辨识时间,提升参数辨识效率,有效地避免了参数辨识陷入局部最优的问题。
技术实现思路
1、本专利技术针对传统蝙蝠算法易限于局部最优解的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,以对电力系统负荷模型进行更高效的参数辨识,本申请的技术方案如下:
2、一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法
3、步骤1:构建静态负荷模型并联三阶感应电动机的综合负荷模型结构,所述负荷模型结构中的负荷参数包括静态负荷参数、感应电动机参数以及电动机负荷占比;
4、步骤2:构建适应度函数,适应度函数反映了在同样的电压激励下综合负荷模型的有功功率和无功功率计算值与实际系统中有功功率和无功功率之间的差异;
5、步骤3,使用混沌映射在待辨识参数的解空间内初始化蝙蝠种群中各个蝙蝠的位置;
6、步骤4,使用改进的蝙蝠算法进行迭代寻优,引入共享适应度策略和局部搜索策略,避免陷入局部最优解。
7、有益效果
8、本专利技术对传统蝙蝠算法进行了多方面的改进,包括使用混沌映射进行初始化、引入适应度共享策略以及局部搜索策略。所提方法通过在初始化步骤中引入混沌映射策略能使得算法对所有解空间进行遍历,解决传统蝙蝠算法初始化具有较高的随机性和分布不均匀性的问题,在算法运行初期增加种群多样性,能够在搜索空间中进行广泛的探索;在算法运行过程中引入共享适应度策略,对解空间中一定范围内的解共享并降低适应度,防止算法过早收敛于局部最优解,进而提高全局搜索能力;在算法迭代到一定次数时,使用局部搜索策略,通过增加搜索方法以增大跳出局部最优解的概率。由此所提方法能提升参数辨识效率,有效地避免了参数辨识陷入局部最优的问题,具有一定的工程应用前景。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤1进一步包括如下内容:
3.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤2进一步包括如下内容:
4.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤3进一步包括如下内容:使用Logistic混沌映射初始化蝙蝠种群中各个蝙蝠的位置xt′=uxt(1-xt),随机数u∈[0,4],xt为随机初始化的位置,xt′为进行混沌映射后的每只蝙蝠的位置。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤4进一步包括如下内容:
6.根据权利要求5所述的一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤404进一步包括如下内容:
7.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所
8.一种电子装置,其特征在于,包含处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器用于运行所述计算机可读指令,其中,所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤1进一步包括如下内容:
3.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤2进一步包括如下内容:
4.根据权利要求1所述的基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法,其特征在于,所述步骤3进一步包括如下内容:使用logistic混沌映射初始化蝙蝠种群中各个蝙蝠的位置xt′=uxt(1-xt),随机数u∈[0,4],xt为随机初始化的位置,xt′为进行混沌映射后的每只蝙蝠的位置。
【专利技术属性】
技术研发人员:潘艳,陈奇芳,李付强,李庆海,赵伟,夏明超,张晶,徐鹏,孙谦浩,董烨,王玉彬,
申请(专利权)人:国家电网有限公司华北分部,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。