基于混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识研究

发布时间：2020-04-22 14:47

【摘要】：负荷建模是电力系统建模中亟待解决的难题。负荷特性数据、负荷模型结构以及参数辨识是影响实测负荷建模结果的重要因素。本文提出了混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识方法。实测数据验证结果表明,该方法相对于常用的粒子群算法及量子粒子群算法在计算精度、收敛速度等方面都具有明显优势,应用于负荷模型参数辨识提高了负荷模型的准确性。

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2636629