技術特征：

1.一種電力系統(tǒng)的負荷特性確定方法，其特征在于，包括：

根據(jù)負荷模型參數(shù)的約束條件，隨機初始化一個粒子數(shù)目為N的粒子群G，其中每個粒子為一個包括d個負荷模型參數(shù)的數(shù)組；

根據(jù)$\left\{\begin{array}{c}{v}_{id}^{k+1}=w_{id}^k\·v_{id}^k+c_1\·r_1\·(p_{ibest}^k-x_{id}^k)+c_2\·r_2\·(g_{best}^k-x_{id}^k)\\ x_{id}^{k+1}{x}_{id}^k+v_{id}^{k+1}\end{array}\right.$進行粒子群搜索，其中，i＝1，2，……，N，和為進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置和速度，和為進行第k次粒子群搜索后粒子i的位置和速度，為進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值，為進行第k次粒子群搜索時粒子i的個體最優(yōu)值，c₁為第一學習因子，c₂為第二學習因子，r₁、r₂為[0,1]之間的隨機數(shù)，為進行第k次粒子群搜索時的慣性權重值，且進行粒子群搜索過程中，粒子群算法的慣性權重值w隨粒子群搜索次數(shù)k呈S型遞減；

當達到預設條件時，停止所述粒子群搜索，并根據(jù)搜索結果確定所述負荷模型參數(shù)；

根據(jù)所述負荷模型參數(shù)建立電力系統(tǒng)的負荷模型；

根據(jù)所述負荷模型確定所述電力系統(tǒng)的負荷特性。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)$\left\{\begin{array}{c}{v}_{id}^{k+1}=w_{id}^k\·v_{id}^k+c_1\·r_1\·(p_{ibest}^k-x_{id}^k)+c_2\·r_2\·(g_{best}^k-x_{id}^k)\\ x_{id}^{k+1}=x_{id}^k+v_{id}^{k+1}\end{array}\right.$進行粒子群搜索，包括：

根據(jù)進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置確定粒子i的適應度f_i^k；

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述粒子群G的最小適應度并根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值

根據(jù)粒子i的適應度f_i^k，當f_i^k<f_i^k-1時，確定f_i^k對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值當f_i^k>f_i^k-1時，確定f_i^k-1對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值

根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)$\left\{\begin{array}{c}{v}_{id}^{k+1}=w_{id}^k\&CenterDot;v_{id}^k+c_1\&CenterDot;r_1\&CenterDot;(p_{ibest}^k-x_{id}^k)+c_2\&CenterDot;r_2\&CenterDot;(g_{best}^k-x_{id}^k)\\ x_{id}^{k+1}=x_{id}^k+v_{id}^{k+1}\end{array}\right.$進行粒子群搜索，包括：

根據(jù)進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置確定粒子i的適應度f_i^k；

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述粒子群G的最小適應度并根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值

根據(jù)粒子i的適應度f_i^k，當f_i^k<f_i^k-1時，確定f_i^k對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值當f_i^k>f_i^k-1時，確定f_i^k-1對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述N個粒子的平均適應度

當$f_i^k\&gt;f_{aver}^k$時，根據(jù)$w_{id}^k=(1+c)d+0.3\&times;(1-\tanh (0.15\&times;\left(60k/k_{iter}-15\right)\left)\right)+0.2$確定進行第k次粒子群搜索的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)，c、d為取值在[0.1,0.6]之間的常數(shù)；

當$f_i^k\&le;f_{aver}^k$時，根據(jù)$w_{id}^k=(-1+c)d+0.3\&times;(1-\tanh (0.15\&times;\left(60k/k_{iter}-15\right)\left)\right)+0.2$確定進行第k次粒子群搜索的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)，c、d為取值在[0.1,0.6]之間的常數(shù)。

4.根據(jù)權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值包括：

確定所述對應的粒子為進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的初始全局最優(yōu)值

根據(jù)公式確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值其中，μ為與具有相同維數(shù)、且服從標準正態(tài)分布的隨機變量。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置確定粒子i的適應度f_i^k，包括：

獲取負荷系統(tǒng)的實測數(shù)據(jù)，所述實測數(shù)據(jù)包括母線電壓U、輸入頻率f、有功功率P和無功功率Q；

根據(jù)所述粒子i的位置所述母線電壓U和所述輸入頻率f，確定所述粒子i對應的有功功率P_i^k和無功功率

根據(jù)所述有功功率P_i^k、無功功率與有功功率P、無功功率Q之間的 差值，確定所述粒子i的適應度f_i^k。

6.一種電力系統(tǒng)的負荷特性確定系統(tǒng)，其特征在于，包括：負荷模型參數(shù)確定單元、負荷模型建立單元和負荷特性確定單元；其中，

所述負荷模型參數(shù)確定單元用于：

根據(jù)負荷模型參數(shù)的約束條件，隨機初始化一個粒子數(shù)目為N的粒子群G，其中每個粒子為一個包括d個負荷模型參數(shù)的數(shù)組；

根據(jù)$\left\{\begin{array}{c}{v}_{id}^{k+1}=w_{id}^k\&CenterDot;v_{id}^k+c_1\&CenterDot;r_1\&CenterDot;(p_{ibest}^k-x_{id}^k)+c_2\&CenterDot;r_2\&CenterDot;(g_{best}^k-x_{id}^k)\\ x_{id}^{k+1}=x_{id}^k+v_{id}^{k+1}\end{array}\right.$進行粒子群搜索，其中，i＝1，2，……，N，和為進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置和速度，和為進行第k次粒子群搜索后粒子i的位置和速度，為進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值，為進行第k次粒子群搜索時粒子i的個體最優(yōu)值，c₁為第一學習因子，c₂為第二學習因子，r₁、r₂為[0,1]之間的隨機數(shù)，為進行第k次粒子群搜索時的慣性權重值，且進行粒子群搜索過程中，粒子群算法的慣性權重值w隨粒子群搜索次數(shù)k呈S型變化；

當達到預設條件時，停止所述粒子群搜索，并根據(jù)搜索結果確定所述負荷模型參數(shù)；

所述負荷模型建立單元用于：根據(jù)所述負荷模型參數(shù)建立電力系統(tǒng)的負荷模型；

所述負荷特性確定單元用于：根據(jù)所述負荷模型確定所述電力系統(tǒng)的負荷特性。

7.根據(jù)權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述負荷模型參數(shù)確定單元具體用于：

根據(jù)進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置確定粒子i的適應度f_i^k；

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述粒子群G的最小適應度并根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值

根據(jù)粒子i的適應度f_i^k，當f_i^k<f_i^k-1時，確定f_i^k對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值當f_i^k>f_i^k-1時，確定f_i^k-1對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值

根據(jù)$w_{id}^k=0.3\&times;(1-\tanh (0.15\&times;\left(60k/k_{iter}-15\right)\left)\right)+0.2$確定進行第k次粒子群搜索時的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)。

8.根據(jù)權利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述負荷模型參數(shù)確定單元具體用于：

根據(jù)進行第k次粒子群搜索時粒子i的位置確定粒子i的適應度f_i^k；

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述粒子群G的最小適應度并根據(jù)確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值

根據(jù)粒子i的適應度f_i^k，當f_i^k<f_i^k-1時，確定f_i^k對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值當f_i^k>f_i^k-1時，確定f_i^k-1對應的粒子的位置為進行第k次粒子群搜索時該粒子i的個體最優(yōu)值

根據(jù)N個粒子的適應度確定所述N個粒子的平均適應度

當$f_i^k\&gt;f_{aver}^k$時，根據(jù)$w_{id}^k=(1+c)d+0.3\&times;(1-\tanh (0.15\&times;\left(60k/k_{iter}-15\right)\left)\right)+0.2$確定進行第k次粒子群搜索的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)，c、d為取值在[0.1,0.6]之間的常數(shù)；

當$f_i^k\&lt;f_{aver}^k$時，根據(jù)$w_{id}^k=(-1+c)d+0.3\&times;(1-\tanh (0.15\&times;\left(60k/k_{iter}-15\right)\left)\right)+0.2$確定進行第k次粒子群搜索的慣性權重值其中，k_iter為最大搜索次數(shù)，c、d為取值在[0.1,0.6]之間的常數(shù)。

9.根據(jù)權利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述負荷模型參數(shù)確定單元具體還用于：

確定所述對應的粒子為進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的初始全局最優(yōu)值

根據(jù)公式確定進行第k次粒子群搜索時所述粒子群G的全局最優(yōu)值其中，μ為與具有相同維數(shù)、且服從標準正態(tài)分布的隨機變量。

10.根據(jù)權利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述負荷模型參數(shù)確定單元具體還用于：

獲取負荷系統(tǒng)的實測數(shù)據(jù)，所述實測數(shù)據(jù)包括母線電壓U、輸入頻率f、有功功率P和無功功率Q；

根據(jù)所述粒子i的位置所述母線電壓U和所述輸入頻率f，確定所 述粒子i對應的有功功率P_i^k和無功功率Q_i^k；

根據(jù)所述有功功率P_i^k、無功功率Q_i^k與有功功率P、無功功率Q之間的差值，確定所述粒子i的適應度f_i^k。