基于Bootstrap的实测负荷模型参数优选

作     者：韩冬 马进 贺仁睦 

作者机构：中国科学院电工研究所北京100190 华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室北京102206 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2012年第27卷第8期

页      面：141-146页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(51077049 51007086) 高等学校博士学科点专项科研基金(20070079014) 北京市科技新星计划 "111"引智计划(B08013)资助项目 

主　　题：Bootstrap 小样本 负荷模型 实测数据 参数选择 

摘      要：负荷模型对电力系统的动态仿真及控制起着举足轻重的作用。为使建立的负荷模型具有较好的泛化能力,在Bootstrap原理的基础上,本文充分利用实测负荷数据,提出了负荷模型参数优选的策略:首先利用优化的方法(如遗传算法)辨识单条实测曲线的负荷模型参数,然后利用Bootstrap法估计型各参数的统计特性,最后根据统计特性选择相应的参数值。由于Bootstrap法可将小样本问题转化为大样本问题来估计未知参数的近似分布,因此该策略可充分利用现场实测的小样本数据,客观估计小样本空间下参数的统计特性,达到参数优选的目的。