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基于PSO-动态修正算法的静态负荷模型辨识

来源 :电力科学与技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hyz012

【摘 要】

：

采用具有全局寻优能力的微粒群优化（PSO）算法辨识负荷模型的参数;同时考虑负荷电压的变化,用动态修正法实时修正负荷模型的参数,建模仿真分析结果验证了PSO-动态修正算法的有效

【作 者】

：

李彩玲 王进 冯烨 孔帅 

【机 构】

：

长沙理工大学电气与信息工程学院,唐山科技职业技术学院

【出 处】

：

电力科学与技术学报

【发表日期】

：

2009年3期

【关键词】

：

PSO-动态修正法 静态负荷模型 参数辨识 PSO-dynamic modification  static load model  parameter ide 

【基金项目】

：

国家自然科学基金（70601003）

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采用具有全局寻优能力的微粒群优化（PSO）算法辨识负荷模型的参数;同时考虑负荷电压的变化,用动态修正法实时修正负荷模型的参数,建模仿真分析结果验证了PSO-动态修正算法的有效性和准确性.相对于线性回归分析的动态修正法,该算法能够提高负荷模型的辨识精度,所建模型更适合描述全电压范围下负荷的静态特性.

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