基于Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识

在分析传统的优化算法的不足的基础上,提出了基于二次规划的Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识的新方法.通过对电力负荷元件进行的静态故障模拟,在基于系统辨识的原理的基础上,运用最优化理论的Lemke辨识算法,对实验故障数据进行负荷建模和参数辨识,辨识结果证实了该方法的正确性和有效性,且该方法比传统的优化算法具有更高的精度和快速收敛的优势,为负荷静态模型提供了一种更为有效的参数辨识方法.通过对不同的用电高峰时刻的静态负荷成分的模拟,辨识的参数对实际的电网运行具有参考指导意义.