【摘 要】
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文章研究了计及分布式光伏的综合负荷模型(SLM-DP),提出了基于改进蝴蝶算法(IBOA)的综合负荷模型参数辨识方法.通过引入飞行惯性权重、全局最优点扰动和飞行干扰因子,避免蝴蝶算法过早陷入局部最优,改善算法优化能力、收敛精度和速率,以提高含分布式光伏的综合负荷模型准确性.基于仿真数据的对比验证表明,与常用算法相比,文章所提出的算法在计算精度和收敛速率等方面均有提高,具有较好的实用性.利用实际短路试验数据对SLM-DP的模型参数进行了辨识验证,证明了所提方法的有效性和可行性.
【机 构】
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国网新疆电力有限公司, 新疆 乌鲁木齐 830002;北京科东电力控制系统有限责任公司, 北京 100089;新疆大学, 新疆 乌鲁木齐 830046
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文章研究了计及分布式光伏的综合负荷模型(SLM-DP),提出了基于改进蝴蝶算法(IBOA)的综合负荷模型参数辨识方法.通过引入飞行惯性权重、全局最优点扰动和飞行干扰因子,避免蝴蝶算法过早陷入局部最优,改善算法优化能力、收敛精度和速率,以提高含分布式光伏的综合负荷模型准确性.基于仿真数据的对比验证表明,与常用算法相比,文章所提出的算法在计算精度和收敛速率等方面均有提高,具有较好的实用性.利用实际短路试验数据对SLM-DP的模型参数进行了辨识验证,证明了所提方法的有效性和可行性.
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