相关基因表达式编程的电力负荷建模

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1、第52卷第24期电测与仪表V01．52No．242015年12月25日ElectricalMeasurement＆InstrumentaUonDec．25。2015基于基因表达式编程的电力负荷建模张建宾，章健，张超慧，潘金月。(1．郑州大学电气工程学院，郑州450001；2．河南省焦作市供电局，河南焦作454150；3．安徽省滁州市供电局，安徽滁州239000)摘要：电力负荷模型在电力系统规划、设计、运行和控制中具有重要的作用。但由于电力负荷本身具有随机性、时变性、非线性等复杂特性，使得负荷建模问题始终未能得到很好的解决。文章研究的主要对象是一种新的智能优化搜索算法——基因表达式编程

2、(简称GEP)，它不依赖工作人员过多的工作经验，更不需要事先规定好目标函数结构。利用GEP算法进行编程，程序可以自动地帮我们找出数据内部之间隐含的关系，从而实现函数的自动建模，进而找到最优的负荷模型。关键词：电力系统；负荷建模；基因表达式编程中图分类号：TM715文献标识码：B文章编号：1001—1390(2015)24—0096—05PowerloadmodelbasedongeneexpressionprogrammingZhangJianbin，ZhangJian，ZhangChaohui，PanJinyue(．DepartmentofElectricalEngineering

3、，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China．2．JiaozuoPowerSupplyBureau，Jiaozuo454150，Henan，China．3．ChuzhouPowerSupplyBureau，Chuzhou239000，Anhui，China)Abstract：Powerloadmodelplaysanimportantroleinpowersystemplanning，design，operationandcontro1．Howev—er，becauseofsomecomplexcharacteristicsofpowerloa

4、d，suchasrandomness，time—varying，nonlinear，thustheproblemofloadmodelhasnotbeensolvedproperly．Themainobjectofthisstudyisanewintelligentoptimizationsearchalgorithm-GeneExpressionProgramming(GEP)．Itdoesn’trelyonworker’stoomuchexperience，nottomentiontheneedofspecifyingtheobjectivefunctionstructurein

5、advance．ByusingthealgorithmofGEP，programcanautomaticallyhelpUSfindhiddenrelationshipsbetweendatainside，thustheautomaticmodelingoffunctioncomestrue，andthenwecanfindtheoptimalloadmode1．Keywords：powersystem，loadmodel，geneexpressionprogramming(GEP)0引言小扰动稳定计算、暂态稳定计算、电压稳定计算的结电力系统中，数字仿真已成为设计、规划、决策果都有一

6、定程度的影响J。对于以上所存在的问和运行控制的主要科学手段，电力系统数字仿真的题，文章引入一种新的智能优化算法——基因表达基础是其各个元件的数学模型和由这些模型所构成式编程(GEP)，将GEP引入到电力系统负荷建模中，的全系统数学模型，因此模型的准确与否直接影响在目前来说是比较少见的。利用GEP算法进行编着仿真结果，同时还包括以仿真结果为基础而产生程，设置参数并运行程序后，程序可以自动地帮我们的决策方案，准确的负荷模型对电力系统安全、稳定找出数据之间隐含的关系，从而实现函数的自动地运行也有着举足轻重的作用。目前，人们对静态建模。的模型往往采取理想化的模型即恒功率、恒阻抗、1现有建模方

7、法所存在的问题恒电流或三者的组合，这种粗糙的负荷模型与精确负荷模型是负荷的功率随系统电压和频率．厂的发电机和网络模型的严重不协调使仿真的精度和的变化而变化的数学表达式J。按照模型是否反映可信度大大降低，在临界情况下甚至会得出截然相时变，又可分为静态负荷模型和动态负荷模型。通反的结论，负荷模型不准确对电力系统的潮流计算、常情况下，在电力系统中频率的变化不大，因此由于一96一第52卷第24期电测与仪表VOI．52No．242015年l2月25日Electric