一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法以及装置

摘要

本发明公开了一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法以及装置，该方法包括：建立电力负荷模型的参数的目标函数；计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；根据每个萤火虫个体的目标函数值，计算每个萤火虫个体的最大亮度；根据每个萤火虫个体的最大亮度，确定萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；根据萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体，确定电力负荷模型的目标参数。这样，通过萤火虫王和预备萤火虫王，可以提高电力负荷模型的计算结果的准确性，同时可以保证迭代后期输出结果的稳定，可以有效地提高参数辨识的精确度。

说明书

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法以及装置。

背景技术

电力系统是一个能源生产、传输和利用的系统，它由发电厂、输电网和电力负荷三部分组成。随着科技不断进步，工农业快速发展，社会对电力的需求正在增加。

电力负荷具有复杂性、时变性和分布性等特点，使电力系统负荷建模非常困难。由于缺乏准确的负荷模型，在系统规划设计时往往采用参数较为保守的静态模型来获得留有较大裕度的计算结果，而系统中相应设备的参数都是在保守情况下计算或整定的，这使得计算得到的值过于保守，系统的预备容量相对过大，浪费资源；而若采用较为乐观的负荷模型，负荷模型的计算结果可能过超过实际电网的承受能力，造成安全稳定事故甚至危害人身安全。因此，现有技术中，电力负荷模型的计算结果的准确度较低。

发明内容

本申请提供了一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法以及装置，以解决现有技术中，电力负荷模型的计算结果的准确度较低的问题。

第一方面，本发明提供了一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法，包括：

建立电力负荷模型的参数的目标函数；

计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；

根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度；

根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；

根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。

进一步的，所述根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度，包括：

根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的目标函数值的倒数；

将所述倒数作为所述每个萤火虫个体的最大亮度。

进一步的，所述根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体，包括：

将所述萤火虫种群中的每个萤火虫个体的各自的最大亮度按照由大到小的顺序进行排列，获得排列的结果；

根据所述排列的结果，确定亮度最大的萤火虫个体为所述萤火虫王，确定亮度排序为第2到第(n+1)的n个萤火虫个体为所述预备萤火虫王，以及确定亮度排序为第(n+2)到第m的(m-n-1)个萤火虫个体为所述普通个体，其中，m和n均为正整数，且n

进一步的，所述萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为保持不动；所述预备萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为在自身周围跳动。

第二方面，本发明还提供了一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置，包括：

建立模块，用于建立电力负荷模型的参数的目标函数；

第一计算模块，用于计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；

第二计算模块，用于根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度；

第一确定模块，用于根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；

第二确定模块，用于根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。

进一步的，所述第二计算模块包括：

计算子模块，用于根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的目标函数值的倒数；

执行子模块，用于将所述倒数作为所述每个萤火虫个体的最大亮度。

进一步的，所述第一确定模块包括：

排列子模块，用于将所述萤火虫种群中的每个萤火虫个体的各自的最大亮度按照由大到小的顺序进行排列，获得排列的结果；

确定子模块，用于根据所述排列的结果，确定亮度最大的萤火虫个体为所述萤火虫王，确定亮度排序为第2到第(n+1)的n个萤火虫个体为所述预备萤火虫王，以及确定亮度排序为第(n+2)到第m的(m-n-1)个萤火虫个体为所述普通个体，其中，m和n均为正整数，且n

进一步的，所述萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为保持不动；所述预备萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为在自身周围跳动。

由以上技术方案可知，本发明实施例提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法以及装置，建立电力负荷模型的参数的目标函数；计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度；根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。这样，通过萤火虫王和预备萤火虫王，可以提高电力负荷模型的计算结果的准确性，同时可以保证迭代后期输出结果的稳定，可以有效地提高参数辨识的精确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法的流程图；

图2为本发明提供的一种萤火虫算法与现有算法有功功率计算结果对比图；

图3为本发明提供的一种萤火虫算法与现有算法无功功率计算结果对比图；

图4为本发明提供的一种现有算法的有功功率迭代图；

图5为本发明提供的一种萤火虫算法的有功功率迭代图；

图6为本发明提供的一种现有算法的无功功率迭代图；

图7为本发明提供的一种萤火虫算法的无功功率迭代图；

图8为本发明提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置的结构图；

图9为本发明提供的另一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置的结构图；

图10为本发明提供的另一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置的结构图。

具体实施方式

下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。

参见图1，图1是本发明提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法的流程图。如图1所示，包括以下步骤：

步骤101、建立电力负荷模型的参数的目标函数。

在步骤101中，可以建立电力负荷模型的参数的目标函数。需要说明的是，可以采用ZIP(恒阻抗、恒电流、恒功率模型)以及差分方程形式的综合负荷模型结构，进而可以建立负荷模型参数优化的目标函数。

ZIP(恒阻抗、恒电流、恒功率模型)以及差分方程形式的综合负荷模型结构如式(1)和(2)所示：

计算得到的22个参数中，包括11个有功功率模型参数和11个无功功率模型参数，两套参数分别使有功功率和无功功率的目标函数取得极小值且彼此互不影响。

对式(1)，a

a

对式(2)，a

a

可以建立负荷模型参数优化的目标函数，有功功率和无功功率的目标函数分别如式(3)以及(4)所示：

其中P

步骤102、计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值。

在步骤102中，可以计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值。

步骤103、根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度。

在步骤103中，可以根据每个萤火虫个体的目标函数值，计算每个萤火虫个体的最大亮度I

可选的，所述根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度，包括：

根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的目标函数值的倒数；

将所述倒数作为所述每个萤火虫个体的最大亮度。

进一步的，可以根据每个萤火虫个体的目标函数值，计算每个萤火虫个体的目标函数值的倒数，进而可以将该倒数作为每个萤火虫个体的最大亮度I

步骤104、根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体。

在步骤104中，可以根据每个萤火虫个体的最大亮度，确定萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体。

可选的，所述根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体，包括：

将所述萤火虫种群中的每个萤火虫个体的各自的最大亮度按照由大到小的顺序进行排列，获得排列的结果；

根据所述排列的结果，确定亮度最大的萤火虫个体为所述萤火虫王，确定亮度排序为第2到第(n+1)的n个萤火虫个体为所述预备萤火虫王，以及确定亮度排序为第(n+2)到第m的(m-n-1)个萤火虫个体为所述普通个体，其中，m和n均为正整数，且n

进一步的，可以将萤火虫种群中的每个萤火虫个体的各自的最大亮度I

可选的，所述萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为保持不动；所述预备萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为在自身周围跳动。

萤火虫王不受萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为保持不动；预备萤火虫王不受萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为在自身周围小幅度跳动。

步骤105、根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。

在步骤105中，可以根据萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体，确定电力负荷模型的目标参数。

例如：

步骤3.1：初始化算法基本参数和萤火虫种群。设置萤火虫数目m(包括1个萤火虫王、4个预备萤火虫王和其他75个普通个体)为80,光强吸收系数γ为1,步长因子α为0.25,最大迭代次数T

步骤3.2：计算每个萤火虫个体的目标函数值，并将目标函数值的倒数作为萤火虫个体的各自最大亮度I

步骤3.3：将萤火虫种群的全部个体按各自最大亮度I

步骤3.4：计算群体中萤火虫的相对亮度I和吸引度β,根据相对亮度决定萤火虫的移动方向，相对亮度I和吸引度β的计算如式(5)和(6)所示。

式(5)中I

式(6)中β

其中X

步骤3.6：若满足搜索精度或达到最大搜索次数则输出全局极值点和最优个体；否则,搜索次数增加1,返回步骤3.2。

本实施例中的数据来源于扰动实验数据，每隔0.625us记录一次电压、有功功率和无功功率的数值，共计800个采样点。

迭代次数200次后，应用本发明的萤火虫算法计算得到的22个参数结果如表1所示，其中包括有功功率模型的11个参数和无功功率模型的11个参数，两套参数分别使有功功率和无功功率的目标函数取得极小值且彼此互不影响。

表1

通过本发明的萤火虫算法和现有算法计算有功功率最优个体的目标函数值分别为0.3712和0.6847，对比图如图2所示，图2为一种萤火虫算法与现有算法有功功率计算结果对比图。

通过本发明的萤火虫算法和现有算法计算无功功率最优个体的目标函数值分别为0.6715和0.9746，对比图如图3所示，图3为一种萤火虫算法与现有算法无功功率计算结果对比图。从算法对比图可以看出，本发明的萤火虫算法能更好地拟合实测数据，说明计算出的参数更加准确。

使用现有算法计算有功功率时的目标函数迭代图如图4所示，图4为一种现有算法的有功功率迭代图。使用本发明的萤火虫算法计算有功功率时的目标函数迭代图如图5所示，图5为一种萤火虫算法的有功功率迭代图。从图中看出，使用现有算法计算时，目标函数值会增大、减小和保持不变，有发散的可能，并且在迭代后期，目标函数值一直处于振荡过程中，无法判断最终输出结果是否为极小值；而使用本发明的萤火虫算法保证了目标函数值只会下降或保持不变，没有发散的可能，在迭代后期目标函数值保持不变，使输出结果稳定没有振荡。

另外，使用现有算法计算无功功率时的目标函数迭代图如图6所示，图6为一种现有算法的无功功率迭代图。使用本发明的萤火虫算法计算无功功率时的目标函数迭代图如图7所示，图7为一种萤火虫算法的无功功率迭代图。

需要说明的是，现有技术中，电力负荷模型的计算结果的准确度较低。

而在本申请中，可以采用ZIP(恒阻抗、恒电流、恒功率模型)以及差分方程形式的综合负荷模型结构，建立负荷模型参数辨识准则函数，利用本发明的萤火虫算法对目标函数进行寻优，输出负荷模型参数并输出最终结果。使用本发明的萤火虫算法保证了目标函数值只会下降或保持不变，消除了发散的可能，在迭代后期目标函数值保持不变，使输出结果稳定没有振荡，并且通过设置预备萤火虫王个体，扩大了对全局的搜索能力，减小了输出结果为局部最优解的可能性。使用本发明的萤火虫算法可以提高负荷参数辨识的精度，提高电网运行的稳定性，具有实际意义。

由以上技术方案可知，本发明实施例提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定方法，建立电力负荷模型的参数的目标函数；计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度；根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。这样，通过萤火虫王和预备萤火虫王，可以提高电力负荷模型的计算结果的准确性，同时可以保证迭代后期输出结果的稳定，可以有效地提高参数辨识的精确度。

参见图8，图8是本发明提供的一种基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置的结构图。如图8所示，基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置800包括建立模块801、第一计算模块802、第二计算模块803、第一确定模块804和第二确定模块805，其中：

建立模块801，用于建立电力负荷模型的参数的目标函数；

第一计算模块802，用于计算萤火虫种群中每个萤火虫个体的目标函数值；

第二计算模块803，用于根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的最大亮度；

第一确定模块804，用于根据所述每个萤火虫个体的最大亮度，确定所述萤火虫种群中的萤火虫王、预备萤火虫王以及普通个体；

第二确定模块805，用于根据所述萤火虫王、所述预备萤火虫王以及所述普通个体，确定所述电力负荷模型的目标参数。

可选的，如图9所示，所述第二计算模块803包括：

计算子模块8031，用于根据所述每个萤火虫个体的目标函数值，计算所述每个萤火虫个体的目标函数值的倒数；

执行子模块8032，用于将所述倒数作为所述每个萤火虫个体的最大亮度。

可选的，如图10所示，所述第一确定模块804包括：

排列子模块8041，用于将所述萤火虫种群中的每个萤火虫个体的各自的最大亮度按照由大到小的顺序进行排列，获得排列的结果；

确定子模块8042，用于根据所述排列的结果，确定亮度最大的萤火虫个体为所述萤火虫王，确定亮度排序为第2到第(n+1)的n个萤火虫个体为所述预备萤火虫王，以及确定亮度排序为第(n+2)到第m的(m-n-1)个萤火虫个体为所述普通个体，其中，m和n均为正整数，且n

可选的，所述萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为保持不动；所述预备萤火虫王不受所述萤火虫种群中任何萤火虫个体的吸引，运动方式为在自身周围跳动。

基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置800能够实现图1的方法实施例中基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。且基于萤火虫算法的负荷模型参数确定装置800可以实现通过萤火虫王和预备萤火虫王，提高电力负荷模型的计算结果的准确性，同时可以保证迭代后期输出结果的稳定，可以有效地提高参数辨识的精确度。

本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。