基于改进遗传算法的同步发电机参数辨识
Parameter Identification of Synchronous Generator Based on Improved Genetic Algorithm
摘要: 为解决系统小扰动情况下的同步发电机参数辨识问题，应用改进遗传算法进行计算。针对轮盘赌选择操作的随机性，通过改变选择方式，有效地规避了搜索后期易陷入局部最优的缺陷。以PMU实测数据为基础，选择改进Euler法求解微分方程，根据最小二乘原理构建目标函数，分别采用改进的遗传算法和粒子群算法进行辨识，比较了两种算法的优劣，辨识结果表明改进的遗传算法具有更高辨识精度。
Abstract: A genetic algorithm for the identification of synchronous generator parameters is proposed in the case of system minor disturbance. In view of the randomness of the operation of roulette, the selection method is improved, and the problem of local optimum is avoided effectively. In order to solve the differential equation, the improved Euler method is selected, and the objective function is built according to the application of least square principle, then the improved genetic algorithm and particle swarm optimization (PSO) used for the identification of synchronous generator parameters are identified which based on PMU measured data. The identification results which compare the ad-vantages and disadvantages of two kinds of algorithm show that the improved genetic algorithm has higher identification accuracy.
文章引用：朱文豪. 基于改进遗传算法的同步发电机参数辨识[J]. 智能电网, 2018, 8(2): 135-142. https://doi.org/10.12677/SG.2018.82015

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