改進的基因表達式編程算法在負荷建模中的應用.pdf

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”