一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法

本发明公开了一种基于改进蝙蝠算法的电力系统负荷模型参数辨识方法，涉及电力系统及其自动化领域，本申请对传统的蝙蝠算法进行了多环节优化，包括使用混沌映射对初值进行优化，以及将适应度共享、混合局部搜索策略应用于蝙蝠算法当中，有助于实现算法跳出局部最优解，解决全局寻优问题。其过程为：首先进行混沌映射遍历全部解空间，对解进行初始化，应用蝙蝠算法，在算法应用过程中计算各解的适应度，对解空间中峰值附近的解共享适应度，一定范围内存在的解越多，其适应度越低，在算法运行一定的循环次数后，使用单纯形法进行二次搜索。该方法解决了传统蝙蝠算法易限于局部最优解的问题，使得该负荷模型参数辨识方法具有更高的辨识精度。