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基于基因表达式编程的电力负荷建模
简介
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(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。
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(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。
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