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随着电力系统近些年的发展,电力系统广泛采用了广域量测系统,数据的获取因而已经非常方便和及时。基于现有技术条件提出了利用广域量测系统采集所需的数据进行负荷建模。考虑到电力系统存在持续的"类噪声"信号,介绍了小扰动条件下,基于该类信号,通过线性化处理,推导出的一种综合负荷辨识模型,并在此基础上简要介绍了针对该模型的负荷参数辨识方法,在CEPRI-36节点系统中仿真结果证实了所提出模型的可行性。 相似文献
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针对目前统计综合法和总体测辨法等负荷建模方法存在数据需求量大,难以反映负荷时变性或辨识速度慢、精度低等缺点,提出了基于出线的变电站综合负荷建模方法。该方法从变电站出线入手,首先建立出线负荷模型,进而对变电站整体建模,得到含静态负荷、动态负荷、配电网及电容补偿的出线-综合负荷模型。仿真算例结果表明,该方法较总体测辨法,辨识速度和精度都有较大的提高,具有一定的可行性及工程实用性。 相似文献
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从模型参数的辨识准则和辨识算法等方面,将现场实测负荷特性数据用于电力系统传统静态负荷模型和综合静态负荷模型的参数辨识,并对这两类模型在电力系统仿真计算的实际应用加以分析,从而得出了一些有意义的结论. 相似文献
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电力系统综合负荷模型简化方案及辨识参数集选取 总被引:1,自引:0,他引:1
负荷是电力系统的重要组成部分,建立合理的负荷模型对电力系统安全稳定分析和实时监控具有重要意义。目前综合负荷模型被广泛采用,但完整描述其动态特性需要十余个参数,在线辨识全部参数几乎不可能。文中从综合负荷模型状态方程入手,在保证暂态响应近似相等的准则下提出一种综合负荷模型简化方法,并在此基础上分析不同的参数对负荷动态特性的影响以及参数之间的相关关系,最终选取了感应电动机比例、电动机暂态电抗、电动机稳态滑差以及电动机转子时间常数组成辨识参数集,并通过仿真验证了相关结论。 相似文献
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以往电力系统参数辨识都是基于节点数据逐个进行,而且发电机参数和负荷参数也都是分开辨识。近年来广域测量系统(WAMS)逐步得到推广应用,为广域电力系统参数辨识提供了可能性。针对广域电力系统建模的需求,提出了对发电机和负荷的参数进行整体同时辨识的思路。根据参数轨迹灵敏度的相位关系分析发电机和负荷参数同时辨识的可辨识性。根据参数轨迹灵敏度的幅值大小确定参数辨识的难易程度,并由此确定重点辨识参数。利用BPA软件以及蚁群算法优化辨识参数,在测试系统不同故障情况下进行了参数辨识和对比,验证了发电机和负荷同时辨识的可行性。 相似文献
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针对基于负荷特性测量装置量测的传统负荷建模方法在大区电网负荷建模过程中存在的问题,结合现阶段广域测量系统的特点,提出一种以相量测量单元可观测节点的局部电压直接量测或伪量测为基础的广域负荷建模方法.该方法在假设发电机模型、输电线路模型相对较为精确的前提下,通过进化算法和时域仿真计算逐步寻优的过程获得适应时变性的某种负荷模型.数字仿真结果表明,该负荷建模方法能够作为一种校正方法以较高的精度满足数字计算的需要,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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研究含大规模风电的电力系统的动态行为,需要准确的风电机组模型参数。发电机是风电机组的核心部件,对其准确建模至关重要。提出了基于风电机组的短路电流辨识双馈感应发电机(DFIG)模型参数的方法。分析了DFIG风电机组在端口发生三相短路情况下的电磁暂态特性,给出了短路电流的解析表达式。以含DFIG风电机组的单机无穷大系统为例仿真获得短路电流,基于轨迹灵敏度方法分析了DFIG各参数的可辨识性及辨识难易度,并基于短路电流的解析表达式进行参数辨识,根据参数辨识结果进行了误差分析。 相似文献
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含直驱永磁风电场的配电网广义负荷建模 总被引:1,自引:0,他引:1
以可再生能源为主的分布式电源大量、分散接入配电网,传统的负荷模型已无法描述含分布式电源的广义负荷动态特性。针对这一现状,在现有直驱永磁风电机组通用模型的基础上忽略其机械环节,提出直驱永磁风电机组的简化模型。采用综合粒子群方法和Levenberg-Marquardt方法的优化算法,对直驱永磁风电机组简化模型的参数进行了辨识,并针对不同扰动进行了模型适应性分析。在此基础上,将所提风电机组简化模型与传统负荷并联作为广义负荷的模型结构。基于轨迹灵敏度方法,分析了参数的可辨识性及辨识难易度。通过算例,给出了广义负荷在不同电压跌落程度、不同风电接入比例下的参数辨识结果,讨论了配电网等值参数对辨识结果的影响,说明了采用所述建模方法的可行性。 相似文献
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根据配网侧负荷特点,构建含风力发电机的综合负荷数学模型。以实测PMU数据为基础,利用总体测辨法进行模型参数辨识。将负荷节点输入电压和负荷模型参数代入数学模型,通过改进Euler法求解模型的状态方程,得出负荷节点电流,将其与实测电流误差加权最小作为目标函数,采用遗传算法辨识出负荷模型的参数。以华北电网某线路实测PMU数据为依据,辨识出考虑风电综合负荷的模型参数。辨识结果体现了负荷中以双馈异步发电机为主体的特征,与负荷特点相吻合,由此说明了辨识方法的有效性与辨识结果的合理性。 相似文献
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负荷模型作为电力系统仿真的主要元件之一,越来越受到重视,但目前动态负荷模型的参数个数较多,严重制约了负荷模型参数辨识的精度.为了解决这个问题,通常的做法是对负荷模型参数进行简化;另外,为了消除负荷时变性对建模的影响,需要对负荷进行分类,但参数简化对负荷分类结果是否有较大的影响却不得而知.为了探讨这个问题,应用基于空间响应的聚类分析法对负荷进行了分类,然后应用轨迹灵敏度方法对负荷模型参数进行了简化,重新对数据进行了分类并比较了参数简化前后分类的结果,以一实际系统分析为例,结果表明参数简化前后分类误差没有较大幅度增加,验证了参数简化的有效性. 相似文献
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在分析传统优化算法不足的基础上,提出了基于二次规划的Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识新方法。详细描述了最小二乘法、拉格朗日乘数法及Lemke 3种算法的原理。通过对电力负荷元件进行静态故障模拟,在系统辨识原理的基础上,运用最优化理论的Lemke辨识算法,对实验故障数据进行负荷建模和参数辨识,并列出了日光灯、电风扇、空调及三者组合的静态特征参数。分析结果表明:由于电器设备的制造工艺不同,不能照搬国外软件提供的参数,而应采用实测参数;基于Lemke的优化算法拟合效果较理想,避免了局部最优,且辨识时间少;基于Lemke的优化算法避免了辨识参数的分散性,参数结果与初值选择无关。 相似文献