【摘 要】
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现有电力参数测量方法往往只针对一个误差因素,当系统采样数据同时受多个误差影响时,难以得到准确结果.针对这一问题,建立了电力参数极值优化模型,同时对衰减直流分量、非同
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072华中电网公司,湖北省武汉市,430077;
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现有电力参数测量方法往往只针对一个误差因素,当系统采样数据同时受多个误差影响时,难以得到准确结果.针对这一问题,建立了电力参数极值优化模型,同时对衰减直流分量、非同步采样及谐波等多个误差参数加以精确表示,利用混合遗传算法(HGA)对该模型进行求解,可得到准确的系统幅值、相位、频率及谐波等电力参数.针对普通遗传算法(GA)收敛慢和经典迭代法初始点敏感问题,HGA将GA算子与混合拟牛顿算子结合起来,由GA算子进行解空间全局搜索,混合算子进行强局部搜索,可实现无需指定初值的电力参数快速求解.仿真实验表明,该方法能有效提高参数测量的运行效率和计算精度.
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