设计建立电力系统的负荷模型

资 源 简 介

设计建立电力系统的负荷模型

详 情 说 明

标题：智能负荷建模：利用遗传程序设计突破传统方法的局限

在电力系统分析与控制中，精确的负荷模型对于系统稳定性评估、潮流计算等关键任务至关重要。传统的负荷建模方法通常依赖人工预设模型结构（如多项式、指数函数等），再通过参数辨识确定具体系数。这一过程存在两大痛点：

结构依赖性强：预设模型可能与实际负荷特性不匹配，导致泛化能力不足； 分离式优化：模型结构和参数需分阶段调整，效率低下且易陷入局部最优。

遗传程序设计（Genetic Programming, GP）为上述问题提供了创新解决方案。其核心优势在于：

结构自适应性：GP通过模拟生物进化机制（选择、交叉、变异），直接从输入输出数据中演化出数学表达式，无需人工假设模型形式。例如，算法可能自动生成包含电压、频率非线性的复合函数。 端到端优化：模型结构与参数同步进化，避免传统方法的分步迭代，提升全局最优概率。

实现流程可概括为： 初始化种群：随机生成一组候选数学模型（如树状表达式）； 适应度评估：以拟合误差作为选择标准，淘汰低精度模型； 进化操作：通过交叉重组优良模型的子树，结合随机变异引入新结构； 终止输出：当模型满足收敛条件或达到最大迭代次数时，输出最优表达式。

该方法尤其适用于： 高渗透率可再生能源场景下时变负荷的动态建模； 缺乏先验知识的复杂工业负荷特性分析。

未来，结合深度学习的数据特征提取能力，GP有望进一步突破超高维非线性系统的建模瓶颈。