基于谐波耦合主导分量模型的居民负荷集合性谐波评估

随着我国居民用电比例的逐年升高,家用电器产生的谐波越来越不容忽视,对居民负荷用电谐波特性进行研究具有重要意义。首先,提出基于实测数据建立各电器负荷的谐波耦合主导分量模型,该模型可考虑不同供电电压条件下负荷的谐波产生特性以及多谐波源负荷之间的叠加与分散效应。然后,综合考虑影响我国居民用电的各因素,引入修正系数和影响因子,确定各电器的开通概率与持续时间,建立适合我国民用负荷特点的用电行为学模型。利用马尔科夫链蒙特卡洛法,结合各负荷的电气模型与行为学模型,采用自下而上分层建模的思路,提出居民负荷的集合性谐波评估方法,可预测居民单户、多户以及区域负荷用电的谐波情况。最后,通过仿真算例与实测数据对比验证了所提方法的准确度和适用性。     

基于多尺度时序建模与估计的电力负荷数据恢复

针对电力负荷数据缺损及失真问题,从时序数据特性分析及建模与估计的角度给出负荷数据补全与恢复的方法。运用马尔科夫链与序贯蒙特卡洛模拟联合法抽取负荷统计特性;基于电力负荷波动的年、月、周、日的多尺度时序特征分析,建立电力负荷的多尺度时序特征建模。引入B-spline基函数展开法解决负荷模型的非参、变系数问题,并给出负荷模型中关键参数的估计方法。采取误差多指标评判方法确定B-spline节点最优数量与样条最优次数。根据所得负荷恢复模型提出周尺度的电力负荷缺失数据恢复方法,并给出年度等长时段日负荷数据恢复思路。经实际算例验证,该文所提方法准确有效,具备工程应用价值。     

基于广义回归神经网络的谐波源建模

提出了一种基于广义回归神经网络采用实测数据的谐波源建模方法。引入电压运行度和功率负荷度概念,通过广义回归神经网络将它们与各次谐波电流幅值之间的非线性映射关系建立谐波源模型。在该模型中,对网络平滑系数进行了优化设计,将最小检测误差对应的平滑系数用于网络训练;对谐波源在不同运行条件下的负荷度-电流特性进行了研究,根据电压运行度和功率负荷度估计各次谐波电流幅值。以某中频炉实测数据为例,结果表明该模型计算值与实测值的误差很小,具有人为确定参数少、训练时间短、精度高等优点,是一种有效的谐波源建模方法。     

区域尺度住宅建筑日用电负荷模型构建方法研究

面对新时代能源发展形势,有效整合电力用户、电网企业及供应商信息,全面深度分析“源网荷储”特性是推进能源互联网发展的重要举措,模拟建筑用电这一典型负荷已尤为重要。关注区域规模居民用电负荷,提出用电负荷数据预处理分析方法和区域尺度住宅建筑日用电负荷模拟方法。区域尺度的用电数据在空间规模和时间跨度上均具有高维特征,分析大量数据并再现区域规模用电负荷是其主要难点。为此,提出结合自编码和k近邻算法的数据异常值剔除方法。在数据预处理的基础上,提出基于聚类分析的区域尺度住宅日用电负荷模型和模型检验方法,以单个住户的日均用电和全年最大日负荷为指标聚类,基于聚类分析结果提出随机用电模型,模拟区域尺度住宅建筑逐户逐日用电负荷。应用华东某重点城市智能电表采集的整年居民用电数据开展研究分析案例,实现区域住宅建筑居民日用电负荷的模拟再现。提出“数据异常值预处理、聚类分析、模型构建和检验”系列研究分析方法,可有效满足能源互联网建设对大量末端用户用电负荷的模拟分析需求。     

基于非参数回归分析的工业负荷异常值识别与修正方法

工业负荷数据记录了用户的用电模式以及电量需求水平等重要信息,但是会因为干扰而导致记录数据中掺杂有异常值。针对上述问题,文中提出了利用非参数回归理论对工业用户负荷异常值展开辨析和更正。首先,考虑负荷数据时序相关特性,采用统计模糊矩阵分类法,对工业用户负荷进行用电模式分类,将负荷数据分为基础用电模式数据集和特殊用电模式数据集。然后,利用基础用电模式数据集,考虑各时刻的负荷数值分布情况,通过非参数回归分析方法提取中心负荷向量,进而构造异常数据域,对负荷异常值进行识别。最后,在常规加权均值法的基础上,引入负荷水平映射关系,完成对负荷异常值的修正。算例采用实际工业负荷数据进行测试,结果表明了所提方法的准确性。     

居民用户需求响应行为影响因素辨识与响应特性提取

制定基于分时电价的需求响应激励策略需要充分掌握居民用户的用电特性。针对此问题,该文建立了基于蒙特卡洛方法的需求响应行为影响因素评估模型,基于此模型分析居民用户用电数据和调查问卷,得到了居民用户需求响应行为的主要影响因素。基于主成分分析和逐步线性回归建立了用电设备负荷曲线提取算法,剥离了与需求响应行为有较强相关性用电设备负荷曲线,提取了居民用户对分时电价机制的响应特性。与测量数据的对比表明,负荷曲线提取算法是准确和有效的。基于负荷曲线提取算法分析分时电价机制下负荷曲线的演变特性,可为峰时电价制定、需求响应等提供有效的数据支撑。     

基于实测数据的用电负荷谐波源建模研究

谐波分析问题一直是提高电能质量过程中的难题,为此,提出一种基于实测数据的用电负荷谐波源建模方法。首先对用电负荷对象进行分析,提出非线性负载等效为恒流源方法,建立用电负载的恒流源模型,然后通过实例建立实测数据下的用电负荷的恒流源模型,并与真实数据进行对比,确定该模型的准确性。     

上海电网谐波污染现状分析

给出了1992年以来上海220kV电网谐波测试的主要结果，从中反映目前上海电网的谐波污染现状。分析了各类用电负荷的谐波特性，特别是对非工业用电用户，如家用电器设备对电网的谐波污染程度，提出了在电网谐波管理和治理工作中，要重视非工业用电用户，以及尽快建立上海电网电能质量监测网络的紧迫性。     

基于数据驱动方法的疫情阶段电力用户负荷特性画像模型

电力用户负荷画像建模是一种面向用户的、通过挖掘用电数据中的负荷特性建立差异化画像标签的重要方法,现有研究方法多侧重于画像方法的研究,而缺乏完善的负荷特性标签体系。文章提出了一种基于数据驱动的负荷特性分析通用方法,从调度部门最关注的用电规律性、平顺度、负荷调控能力以及疫情影响度四方面构建负荷特性标签体系。首先,采用模糊C均值聚类算法从海量实际负荷数据中提取行业典型负荷曲线,综合考虑各行业用电特性,从4个方面构建完善的负荷特性标签体系,并建立考虑疫情影响的多类型用户负荷特性画像模型。其次,细化负荷特性标签,给出相应指标定义和计算方法,并采用模糊聚类算法判定指标分界,采用熵权法对用电平顺度进行综合评分。最后,通过算例对各行业典型用户的用电数据进行分析,并给出普适的指标分界,为各行业电力用户负荷建模提供了一种新思路。     

统计综合法负荷建模中的行业用户精选

统计综合法负荷建模必须以典型用户用电设备构成情况的调查统计为基础。结合电网实际建模经验,提出了一套系统的调查方法。在此基础上,应用等价关系聚类和模糊C均值聚类两种模糊聚类法对得到的调查数据进行分析和处理,精选出行业典型用户,从而为研究各行业的综合负荷特性提供了新的有效手段。给出了纺织行业用户精选实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于谐波特性的充电控制策略研究

针对实际公交充电站运行给电网带来的谐波和电力负荷影响问题,通过搭建模型分析充电站谐波特性,依据充电站实际运营情况从谐波抑制和平衡电力负荷角度,提出一种充电控制策略,用于降低中午充电的谐波含量和电力负荷,并对其进行仿真验证,仿真结果表明:在该充电控制策略下充电,能有效降低谐波含量,并可有效消减负荷高峰。     

基于最小二乘支持向量机的谐波源建模

综述了现有的各种谐波源模型,提出一种基于最小二乘支持向量机的谐波源建模新方法,以供电端基波电压和负荷特征参数作为输入、各次谐波电流的幅值和相角作为输出进行训练,建立模型。算例计算表明,模型输出谐波电流与实际仿真结果基本一致,使用上述方法建立模型速度快、精度高,是一种有效的谐波源建模方法。     

电动汽车充换电设施电能计量及溯源技术研究

我国电动汽车产业发展迅速,其充换电设施用电特性具有非线性、冲击性特点,传统电能表已难以满足此类负荷准确计量的要求,而且缺乏相应检定溯源手段。为此提出了改进ip-iq算法对特定整数次谐波和基波电流、谐波电压进行实时分频检测,基于实时FFT以及准同步采样线性插值的补偿算法,以及一种基于无级放大的宽量程冲击性负荷电能计量技术;研制了计量装置,有效解决了电动汽车充换电设施电能计量的溯源问题及电压变化情况下直流电能的检定溯源问题。现场应用效果证明了所提的电能计量方法及装置能够满足电动汽车充换电设施电能准确计量及溯源的要求。     

基于负荷时域等值模型非线性度的谐波源定位

谐波源定位是划分电网谐波污染责任的关键理论和技术难题。基于产生谐波污染的非线性负荷的非线性度特性,研究负荷非线性度与负荷谐波发射水平的关系,提出了一种适合于单相和三相负荷的谐波源定位方法。该方法利用负荷时域等值模型确定负荷非线性特征,用删除残差法对负荷线性参数进行识别,计算负荷非线性度,以此确定负荷谐波发射水平,判定PCC点处主要谐波源,该算法能有效减少测量噪声影响。实验仿真及实际工程数据分析验证了该方法的有效性和准确性。     

基于瞬时对称分量的负荷谐波建模

为解决现有谐波负荷建模方法存在的缺陷,提出了一种应用瞬时对称分量法进行负荷谐波建模的新方法——首先应用瞬时对称分量变换获得电压、电流的瞬时零序、负序和正序分量并由此建立各序分量的等效电路,然后推导出负荷在相坐标下的数学模型。该建模方法可用于各种类型三相负荷的谐波建模,且简单、快速,能用于在线计算。应用此思路对一三相不对称的非线性负荷进行谐波建模的算例结果表明了此建模方法的有效性。     

基于预估的用户谐波评估方法

谐波源接入电网投产试验,根据小容量试验数据来预测满载时谐波发射水平有助于现场评价负荷电能质量问题,预控电网设备安全风险。该文提出了以负载容量为参数的变化谐波源通用预测模型及其求解步骤,并引入稳健回归算法对参数寻优以提高模型精度。在预测过程中,利用多个预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型构成预测模型群,对谐波电流数据进行拟合。该方法把建模对象当作黑箱,不考虑内部机理,可用于其他非线性负荷建模中。此外,通过对不同电网等值谐波阻抗参数辨识方法进行比较,提出统计回归方法有较好的准确度。最后,通过实例证明了该文提出的通用预测模型能较好地平衡拟合和外推,可以满足电能质量现场评估需求。     

基于配电网先验信息的谐波状态估计量测点最优配置

针对现有谐波状态估计量测点数量较多的问题,提出利用独立分量分析(independent component analysis,ICA)和配网先验信息进行量测点优化配置。以负荷的非线性程度和负荷容量的乘积度量节点的谐波发射水平,大于设定阈值的节点作为可疑谐波源。根据量测量维数不少于谐波节点数量,且量测点可提供电压和电流量测的特点,确定量测点数量。再以谐波发射水平、母线电压等级的加权和为目标函数计算可疑谐波源节点的重要度,选择较高重要度的母线配置量测设备。IEEE14节点配电网和某地区实际电网的算例证明了该方法的有效性和实用性。     

居民用电中的谐波分析

以2个常见城镇居民家庭用户为例，分析了居民用电中的谐波电流、谐波电压的特点和谐波来源，指出居民用电会出现较严重的谐波污染，并会带来多方面的不良后果，同时提出了相应的解决办法。     

对称性和波动性约束的居民负荷谐波发射水平评估

背景谐波或三相谐波不平衡均会影响居民负荷谐波发射水平评估的准确性。基于诺顿和戴维南定理,构建了谐波发射水平评估模型,分析了波动量法在居民负荷配电网谐波阻抗估算中存在的问题及三相不平衡对系统谐波阻抗估算的影响机理,提出了融合谐波主序特性提取和波动系数筛选的系统谐波阻抗估算方法,探索了负荷谐波阻抗等效方法及其估算误差对谐波发射水平估算的影响。仿真和工程应用结果均表明,采用对称性和波动性约束后,估算的系统谐波阻抗95%置信区间显著收敛,谐波发射水平评估结果更加准确。