基于改进混合蛙跳算法的负荷模型参数辨识

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摘要:针对电力系统负荷的随机性、时变性和不连续性等特点,提出了一种适用于静态负荷模型参数辨识的改进的混合蛙跳算法(ISFLA)。该算法在混合蛙跳算法(SFLA)的基础上,借鉴PSO算法思想,通过引入异步时变学习因子,对更新策略进行改进;其中“时变学习因子”可以明显提高SFLA算法的优化精度和加快收敛速度;并且能够很好地增强SFLA算法的局部开发能力和克服SFLA算法易于陷入局部最优解的缺点。仿真数据建模实例验证了该方法的有效性和可行性。
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