【摘 要】
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负荷模型对电力系统的动态仿真及控制起着举足轻重的作用。为使建立的负荷模型具有较好的泛化能力,在Bootstrap原理的基础上,本文充分利用实测负荷数据,提出了负荷模型参数优
【机 构】
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中国科学院电工研究所,华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51077049 51007086）, 高等学校博士学科点专项科研基金（20070079014）, 北京市科技新星计划, “111”引智计划（B08013）资助项目
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负荷模型对电力系统的动态仿真及控制起着举足轻重的作用。为使建立的负荷模型具有较好的泛化能力,在Bootstrap原理的基础上,本文充分利用实测负荷数据,提出了负荷模型参数优选的策略：首先利用优化的方法（如遗传算法）辨识单条实测曲线的负荷模型参数,然后利用Bootstrap法估计型各参数的统计特性,最后根据统计特性选择相应的参数值。由于Bootstrap法可将小样本问题转化为大样本问题来估计未知参数的近似分布,因此该策略可充分利用现场实测的小样本数据,客观估计小样本空间下参数的统计特性,达到参数优选的目的。
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