负荷模型参数辨识

负荷模型参数辨识Tag内容描述：<p>1、基于粒子群优化法的负荷模型参数辨识概述作为近年来广受关注的粒子群优化法(Particle Swarm Optimization,PSO)，它的诞生源于Eberhart博士与Kennedy博士对于鸟类捕食行为的模拟而发明的一种新的全局优化算法。粒子群优化法(PSO算法)具有全局性能好、搜索效率高等优点，故在电气领域越来越多的应用开始出现，本次的课题即是关于粒子群优化算法在负荷模型中的应用。目前，电力负荷建模主要形成了三类方法，即总体测辨法、统计综合法和故障仿真法。对于此三类方法，我们在优劣上进行了详细的对比：总体测辨法的整体性避免了大量的统计工作，。</p><p>2、计及参数约束条件的多项式负荷模型的辨识方法研究摘要电力负荷作为电力系统的一个重要组成部分，在电力系统的设计，分析与控制中有着重要影响，收到国内外电力界学者的高度重视。本文概述了电力系统负荷建模的发展及现状，介绍了负荷模型的概念，方法，常见模型及其参数辨识方法，着重研究了负荷模型的多项式模型在计及参数约束情况下的辨识方法进行了比较深入的研究，对系统辨识的定义，系统辨识的分类和系统辨识的方法进行了比较详细的分析。对于多项式负荷模型的一般表达式进行了描述。我们以最小二乘法作为辨识准则，分别采用传统的拉。</p><p>3、xx学院 毕业设计 论文 开题报告 题目 基于感应电动机的负荷模型参数辨识研究 课 题 类 别 设 计 学 生 姓 名 学 号 班 级 专业 全称 指 导 教 师 2010年 4月 一 本课题设计 研究 的目的 1 了解电力系统负荷建模重要性的基础上 掌握电力负荷模型的基本概念及分类 重点掌握静态负荷模型 动态负荷模型并建立综合负荷的概念 2 了解电力系统负荷建模的方法及研究现状的基础上 重点研。</p>