电力负荷实测建模及时变性研究

发布时间：2017-11-12 19:35

  本文关键词：电力负荷实测建模及时变性研究

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【摘要】：作为电力系统的一个重要组成部分,负荷模型的作用和影响很大,负荷建模工作的开展在国外已有近百年的历史,而在我国近三十年来才受到重视,却因其复杂性进展缓慢。本文的研究分为两个层次：一是对过去某一时刻的负荷进行建模,二是考虑时变性的负荷建模,前者侧重于基础研究,后者侧重于实用研究。数据源、模型结构和参数辨识方法是建立负荷模型必须具备的三个条件。本文对目前三种可用数据源进行了分析,并提出了故障录波数据文件的筛选依据；对常用的负荷模型结构进行介绍,并选定TVA时变适应的综合负荷模型结构；选用自适应遗传算法进行模型参数辨识,对交叉和变异算子的动态调整策略进行改进,并引入精英保留策略,在此基础上开发了负荷建模软件平台。负荷特性时刻变化,对应的模型也时刻变化,从实用的角度,必须找到负荷时变性背后的规律。通过对某变电站在不同时刻、不同季节和不同年份的实测数据进行分析,发现负荷特性的确存在一定的规律：对于同一季节的数据可以按是否休息时间分为两类,对于夏秋冬三个季节的数据可以按非休息时间、夏季休息时间和秋冬季休息时间分成三类,不同年份同一时段的两条数据也可以划为一类。但是,影响负荷特性的因素众多,影响方式难以量化,负荷时变性研究必须在对大量实测数据统计分析的基础上进行。解决负荷时变性问题的思路是采用聚类分析法对不同时刻、不同季节和不同年份的实测负荷进行分组,然后对属于同一组的实测数据进行多曲线拟合参数辨识得到一个负荷模型。聚类分析法首先需要选取合适的特征向量,研究表明,基于响应空间的特征向量是比较理想的,它指的是以实测负荷模型在同一电压激励下的有功功率和无功功率响应数据作为特征向量。以往研究中采用的矩形波电压激励会造成大量数据的功率输出失稳,本文提出了一种梯形波电压激励,具有更高的数值稳定性,可以减少因功率输出失稳而造成的实测数据浪费。为了降低特征向量维数,对特征向量进行了基于时间序列的分段线性化处理,能够在保证精度的前提下,提高聚类分析效率。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM715

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本文编号：1177316