【摘 要】
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改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市
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改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题.解决了以前算法只能辨识出一组参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取.高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备.最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性.
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