【摘 要】
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为了解决负荷模型参数辨识结果平稳性这一困扰模型应用的难题,提出了一种适用于负荷模型参数辨识的混沌蚁群混合算法。该算法针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点和混沌算法
【基金项目】
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四川省应用基础研究项目(07JY029-063)
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为了解决负荷模型参数辨识结果平稳性这一困扰模型应用的难题,提出了一种适用于负荷模型参数辨识的混沌蚁群混合算法。该算法针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点和混沌算法遍历性和随机性的优点,把混沌算法引入到了蚁群算法中,在蚁群算法求解的基础上,利用混沌算法对解的邻域进行了混沌优化,有效避免了蚁群算法的局部收敛问题。基于实测数据的算例结果表明:与单一蚁群算法相比,混沌蚁群混合算法提高了辨识结果的精度,减少了辨识误差,有效控制了参数分散性,具有较好的工程实用价值。
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