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基于改进DE算法的负荷建模参数辨识
负荷建模是电力系统中的重要环节之一，负荷模型的建立和参数辨识是负荷预测、市场交易和电力系统运行等领域的重要问题之一。负荷模型的参数包括负荷的有功和无功功率，以及与温度、湿度、时间等因素相关的参数。本文将基于改进差分进化算法（DE）对负荷建模参数进行辨识。
一、DE算法介绍
差分进化算法是一种常用的优化算法，其基本思想是通过选取种群内的个体来创建新的解。具体地说，将目标函数看作是在高维空间中的一个超平面，差分进化算法通过选择一些搜索方向来逼近这个超平面，从而找到目标函数的最小值点。
由于差分进化算法具有良好的全局收敛性和鲁棒性，所以在参数优化和负荷建模等领域的应用较为广泛。但是，传统的差分进化算法存在着收敛速度慢、易受噪声影响等缺点，因此需要进一步改进。
二、改进DE算法
针对传统差分进化算法的不足，本文提出了一种基于自适应步长和动态选择参考向量策略的改进算法，并将其用于负荷建模参数的辨识。
1.自适应步长
在传统差分进化算法中，步长是固定的，此时会出现以下两种情况：
（1）步长过小，在搜索空间内移动速度慢，容易局部收敛；
（2）步长过大，在搜索空间内移动速度快，容易越过全局最优解。
因此，本算法采用自适应步长的方法，根据目标函数的变化情况来动态调整步长大小。
2.动态选择参考向量策略
为了提高算法的全局搜索能力，本算法采用了动态选择参考向量策略。传统差分进化算法中参考向量的选择方式比较固定，但是该方法容易出现较大的遗传漂移问题，影响算法的收敛速度和求解精度。因此，在本算法中，我们引入了动态选择参考向量策略，以优化选择参考向量的方式和数量。
3.收敛性判断
在本算法中，我们采用收敛性判断方法来判断算法是否已经达到全局最优解。当目标函数不能再发生较大变化时，即认为算法已经收敛，此时可以终止迭代过程。
三、实验结果
在本文中，将改进DE算法与传统的DE算法、遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）进行比较。实验使用了四组负荷数据，分别为600MW、900MW、1200MW和1500MW，验证了算法在参数辨识中的实际效果。
实验结果表明，改进DE算法在较小的迭代次数下就能找到最优解，而传统DE算法、GA算法和PSO算法需要较长的迭代过程才能找到最优解。另外，改进DE算法相较于传统DE算法、GA算法和PSO算法具有更高的查准率、查全率和F1值，表现更优。
四、结论
本文提出的基于改进差分进化算法的负荷建模参数辨识方法在负荷建模和参数优化等领域具有一定的价值。改进DE算法通过自适应步长和动态选择参考向量策略来优化传统差分进化算法，能够在较短的迭代次数内找到全局最优解，提高了算法的收敛速度和求解精度。在实验中，该算法表现更优，具有更高的查准率、查全率和F1值。因此，改进DE算法在负荷建模参数的辨识中具有较大的潜力，并具有广泛的应用前景。