基于支持向量机-蚁群算法的电气化铁路牵引负荷参数辨识

摘要：

牵引负荷建模是含牵引供电系统的电力系统仿真中的重要组成部分,准确且符合实际的牵引负荷模型可以极大地提高电力系统仿真结果的可用性.近年来,随着牵引负荷相关实测数据的快速增长,一些基于实测数据的牵引负荷概率模型被提出,但是针对于这些概率模型的参数辨识方法的有效性还未被深入地研究,基于此对牵引负荷概率模型的参数辨识方法进行了深入分析,并根据分析结果提出了一种新的参数辨识方法:支持向量机-蚁群算法.该方法使用支持向量机对蚁群算法进行寻优指导,解决了原算法随机范围不可控的问题,使得算法能够将随机性控制在一个更为合理的范围内,实例仿真结果验证了该算法具有较高的准确性与通用性.

关键词：牵引负荷;概率模型;支持向量机;蚁群算法;随机性

所属期刊栏目：43

分类号：U223(电气化铁路)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助2020JBZD012

在线出版日期：2021-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：24-31