韩民晓，马 杰，姚蜀军，王 坤

（1.华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206；2.河南省电力公司郑州供电公司变电运行部，郑州 450006）

电力负荷作为能量的消耗者，在电力系统的设计、分析与控制中有着重要的影响。在进行电力系统分析时，不恰当地考虑负荷的模型，会使所得结果与系统实际情况不相一致，或偏乐观、或偏保守，从而构成系统的潜在危险或造成不必要的投资。负荷模型是影响动态仿真准确度和可信度的重要因素［1，2］。同时，在电力系统中的主要电气元件中，由于负荷的分散性、随机性和时变性，获得负荷模型具有很大难度。

实测负荷建模包含两个重要的方面：

（1）确定合适的负荷模型结构和形式；

（2）选择辨识算法进行参数辨识计算。

同时，这两个方面也是造成负荷模型分散性的原因。

文献［3］提出了一种综合负荷模型。该模型结构对现存的负荷机理式模型做一些相应的简化和改进，已经加入中国电科院的电力系统分析综合程序PSASP（power system analysis software package）中，是一种优秀的实用的负荷模型。

在确定合理的负荷模型结构后，选择具有全局搜索能力的优秀算法对克服模型参数的分散性具有重要意义。

遗传算法GA（genetic algorithm）作为一种有效的全局直接搜索方法，具有求解过程与梯度信息无关和将复杂的非线性问题经过有效搜索与动态演化转化到优化状态的特性，使得其应用于复杂问题的优化时具有很明显的优势［4］，因而在电力系统的诸多研究领域得到了广泛应用。……