This paper presents the results of application of sequential quadratic programming to the estimation of the unknown composite load model parameters. Traditionally applied estimation methods, such as nonlinear least squares or genetic algorithms, suffer from a number of issues. Genetic algorithms exhibit premature convergence and require high computational resources and nonlinear least squares method is very sensitive to the initial guess and can diverge easily. This paper provides a comparison of all three methods based on computer-generated signals serving as field measurements. Accuracy and precision are assessed as well as computational requirements.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00