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微粒群优化（PSO）算法具有全局性能好、搜索效率高等优点。应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识,辨识结果表明PSO算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势。辨识的模型具有较高精确性,最后通过工程实例进行仿真实验,实验结果验证了模型和算法的有效性。
基于微粒群辨识算法的电力负荷综合模型的建模与仿真
【摘 要】
：
微粒群优化（PSO）算法具有全局性能好、搜索效率高等优点。应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识,辨识结果表明PSO算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势。辨识的
【机 构】
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山东电力建设第一工程公司,山东建筑大学信息与电气工程学院
【出 处】
：
江苏电机工程
【发表日期】
：
2011年2期
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