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文檔簡介
1、數(shù)字仿真技術(shù)隨著計算機的快速發(fā)展而廣泛的應用于電力系統(tǒng)當中。發(fā)電機、控制系統(tǒng)、輸電網(wǎng)絡以及電力負荷的模型都與電力系統(tǒng)仿真計算精度有著密不可分的關(guān)系。發(fā)電機及其控制系統(tǒng)的模型都比較精確,而負荷模型還比較粗糙,以至于阻礙了電力系統(tǒng)仿真計算精度的進一步提升。由于電力負荷存在隨機性、時變性、分散性等特點,因此建立精確的負荷模型還存在著相當大的難度。但逐步建立更加接近真實的工程實用負荷模型,使之更加合理、有效則是可能的,也是許多研究者和工程技術(shù)人
2、員努力的目標。
隨著我國電網(wǎng)建設(shè)進程的加快,新能源技術(shù)的提升,能源結(jié)構(gòu)多樣化、復雜程度不斷增加,對仿真計算精度要求越來越高。因而,傳統(tǒng)的按照經(jīng)驗來確定負荷模型的方法已跟不上現(xiàn)在不斷更新發(fā)展的電力系統(tǒng)。新方法和算法的引入是解決負荷建模問題的關(guān)鍵,也是以后電力負荷建模發(fā)展的趨勢。
基因表達式編程(Gene Expression Programming)是遺傳算法家族中衍生出來的新算法,該新算法融合了遺傳編程(Gene P
3、rogramming)和遺傳算法(Gene Algorithm)的優(yōu)點。和傳統(tǒng)的遺傳算法相比,該算法在速度上提升了2~4個數(shù)量級,因此表明GEP算法在數(shù)據(jù)挖掘、模型搜索中有著其他遺傳算法所不具有的優(yōu)勢。但是,隨著對GEP算法的深入研究發(fā)現(xiàn)該算法存在這多樣性不足、“早熟”等現(xiàn)象。為防止這類現(xiàn)象的出現(xiàn),需對該算法進行改進,改進方面主要包括:初始種群,遺傳算子,常數(shù)處理等方面。改進后的GEP算法可在很大程度上增加種群個體的多樣性,防止“早熟”
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