短期负荷预测的综合模型

进行实际短期负荷预测时,对某个固定的地区,用不同预测方法可能得到不同的预测结果。文中基于对这些不同的预测结果的分析,提出了以得到一个唯一的综合预测曲线为目标的优化模型。根据模式识别的基本原理,这个新型以待预测民历史日绵最佳匹配为原则,通过虚拟预测结果与实际负荷曲线数据的误差平方和的最小化,可以得到综合模型中各种单一预测结果所占的权重值大小。实际算例研究表明,综合模型的预测结果优于各种单一方法的预测     

负荷模型与负荷电压特性的研究

主要论述负荷模型与电力系统负荷节点的电压与有功功率特性的关系，给出了包含恒功率负荷模型，恒电流负荷模型，恒阻抗负荷模型的综合负荷模型的特性曲线，定性分析了考虑综合负荷模型时的负荷电压稳定性的临界点以及仅考虑恒功率模型时的区别，论述了考虑综合负荷模型时的负荷电压稳定域，说明了负荷模型对电力系统计算的影响。     

3种感应电动机综合负荷模型的比较

感应电动机综合负荷模型晃电力系统动态计算和稳定分析等的基础,已提出了多种模型,文中从计算精度、参数获取以及应用场合等角度对３种感应电动机综合负荷模型（即三阶机电暂态模型、一阶机械暂态模型以及一阶电压暂态模型）进行比较,为应用和选择提供了参考依据。     

电力系统综合负荷模型的辨识算法研究

研究了一种具有全电压范围适应性的动态负荷模型，提出了一种用于模型参数辨识的改进模式搜索算法，仿真结果表明了所提出的模型辨识算法的可行性和有效性。     

综合负荷模型参数的简化辨识策略

研究了ZIP负荷模型与感应电动机相并联的综合负荷模型参数的简化辨识策略。基于对负荷模型参数的灵敏度分析并结合我国配电网的实际特点,提出了固定负荷模型的大部分参数、仅辨识灵敏度最大参数的简化辨识策略。对负荷实测曲线的分析表明,基于该策略建立的负荷模型对负荷动态特性具有较强的解释能力。文末指出,进一步进行简化综合负荷模型参数研究的重点在于负荷模型的不唯一性对模型外推特性的影响以及从系统仿真的角度研究多值负荷模型之间的等价性。     

考虑配电网络的综合负荷模型

介绍了电力系统稳定计算分析程序中常用的负荷模型,分析了上述负荷模型的结构及其在电力系统计算分析程序中的实现过程,指出了上述负荷模型的不足。根据变电站负荷的实际构成,提出了物理意义明确的综合负荷模型。该模型物理结构合理,可操作性强,可方便地模拟负荷元件和包括配电网络、无功补偿系统和接入低压电网的发电机的供电系统。2004年和2005年东北电网的4次三相短路试验验证了该综合负荷模型的有效性。     

综合负荷模型动静负荷比例的在线辨识

综合负荷模型是现代电力系统机电暂态仿真中常用的一种负荷模型,动静负荷比例的准确性将直接影响到仿真结果的正确性。在基于PMU量测的电力系统主导动态参数在线辨识方法的基础上,针对恒阻抗和感应电动机并联组成的综合负荷模型,采用Volterra级数模型和模式识别方法研究了动静负荷比例的在线快速辨识方法,并通过离线仿真给出感应电动机模型几个重要参数在典型值周围的合理变化范围。用该方法对两组不同典型参数下某省网系统进行仿真,验证了该方法的有效性;不同故障点和故障类型的仿真结果验证了该方法具有普遍适用性,同时给出了动静负荷比例辨识的正确率与动静负荷比例分档间隔的关系。     

基于人工神经网络的负荷模型预测

负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。     

一种新的综合负荷电压静态特性模型

提出了一种新的机理性负荷模型，只需知道综合负荷中感应电动机所占的比例以及整个网络的最大电压降落，就可以对负荷模型进行参数求取、特性曲线计算和精度评估，得出该模型，能较精确地表示综合负荷电压静态特性。     

电力系统负荷模型的分类与综合

负荷模型对电力系统分析具有重要的影响,但由于负荷建模本身的困难,电力系统负荷建模 一直是电力系统分析计算中没有很好解决的问题,以致于许多人认为负荷特性没有规律可言 。文中给出基于模式识别的分类方法和综合建模方法,并通过对河北沧州1996年、1997年、 1998年数据的分类和综合处理,发现负荷特性具有可重复性。这说明虽然存在着负荷特性的 时变性、随机性,但是负荷特性还是有规律的,这也证明了总体测辨法的可行性。     

基于人工神经网络的综合负荷模型

指出了BP神经网络应用于动态综合负荷建模时存在的缺陷。提出了一种适合描述综合负荷动态特性的具有内反馈功能的动态Elman神经网络负荷模型,并采用改进遗传算法作为优化算法对某220 kV变电站综合负荷采集样本进行建模。大量建模实践表明,文章所提出的动态Elman神经网络综合负荷模型具有结构简单、参数少、应用简便、对综合负荷动态特性描述能力强等优点;Elman神经网络不仅对动态负荷建模具有良好的实用价值,也是一种很适合于电力系统其他动态非线性辨识的神经网络模型结构。     

基于神经网络的并行差分方程综合负荷模型

为准确地建立电子系统负荷模型,结合Elman反馈型神经网络并行结构的特点,构造了一个并行差分方程动态负荷模型.该模型克服了传统差分方程负荷模型输出无耦合的缺点,更加符合电力系统综合负荷的实际情况.把此模型应用于实际变电站的综合负荷建模,分别用两组数据进行了模型辨识及验证,结果表明所采用的模型是有效的.     

电网综合负荷模型的建立及应用

针对电网仿真计算中现有模型准确性不高的问题,介绍综合负荷模型的优点以及建模的方法,在对河北省南部电网负荷普查的基础上,选取2座220kV变电站进行建模分析,并对结果进行仿真对比,验证了综合负荷模型仿真的准确性。     

利用负荷管理系统实现用电综合分析的设计

论述了依靠计算机软件技术和互联网络技术为技术手段，利用负荷管理系统实现用电综合分析的紧迫性、现实性、可行性及其优势。     

基于自适应进化规划的电力系统负荷预测综合模型

电力系统负荷预测受很多不确定因素的影响,往往单一预测模型反映的只是某一个或某几个不确定因素,在几个单一模型的基础上建立综合预测模型是降低这些影响、提高预测精度的有效途径。提出了运用自适应进化规划方法建立电力系统负荷预测综合模型,并对进化规划的变异操作、适应度计算及竞争选择方案进行了研究。通过对某地的年用电量进行预测分析,并与传统的基于“直接搜索寻优”法建立的综合预测模型进行比较、分析。结果表明,该方法具有全局寻优、自适应性强、通用笥好等优点,预测精度也有了很大提高。     

感应电动机及电力综合负荷模型结构的研究

感应电动机模型是电力系统运行与控制理论研究和工程仿真计算中最常用的负荷模型 ,其运行特性对电力系统的运行行为有重要影响 .深入研究了感应电动机模型结构与其行为模式之间的关系 :阐述并提出了既能描述负荷的功率恢复特性 ,又能描述负荷的低电压失稳特性的综合负荷模型结构应当满足的必要条件 ;提出适合于电压稳定分析的综合负荷模型的基本结构形式 .对电力系统综合负荷建模具有理论和实际指导意义     

新型电力系统综合负荷广义离散等值模型

针对新型电力系统中不同组成、不同复杂程度的综合负荷,亟需一种通用的模型结构来满足新型电力系统在线安全分析精度的要求。对含电动机负荷和静态负荷的综合负荷模型进行研究,分别建立新型电力系统下考虑电压相角变化和忽略电压相角变化的综合负荷广义离散等值模型,得到综合负荷广义离散等值模型的参数,并分析模型参数与电力系统各元件的内在联系以及各模型系数间的物理特性。通过CEPRI-36节点系统的仿真对比验证了所建模型的普适性和有效性。     

带理想变压器的综合负荷模型

直接考虑配电网模型的综合负荷模型(SLM)是正在推广的一种负荷模型,该模型能够较为准确地反映配电网络以及配电网无功补偿的状况.但该模型中并没有考虑配电网中变压器的作用,有可能导致低压母线的电压在部分情况下过低,而使系统不能正常计算.提出在配电网络部分加入一台等值理想变压器,配合无功补偿装置以稳定供电电压,由此建立带理想...