东北电网负荷模型的分类与应用

为了建立东北电网负荷模型参数库,须选择有代表性的负荷节点布设负荷特性测量装置。文中采用模糊聚类的数学方法,对变电站(负荷节点)分类,最终将东北电网中234个变电站分为7类,在每一类中选择一个变电站安装负荷特性测量装置,由测量数据得到相应的负荷模型,并对同类未布测点的变电站采用相同的负荷模型,从而解决了大电网中负荷节点数目巨大、难以逐一测辨的难题。     

基于减法聚类的FCM算法在电力负荷分类中的应用

针对目前在电力负荷分类中应用较多的模糊C均值聚类算法(FCM)的不足之处,提出了一种基于减法聚类改进的算法(SUB-FCM)。该算法运用减法聚类来初始化聚类中心矩阵,解决了FCM算法随机初始化的问题,且提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优解。由实验算例分析发现,该算法还能加快收敛速度,且收敛效果也较好,能有效应用于电力负荷分类。     

基于模糊负荷聚类的不良负荷数据辨识与修正

为辨识和修正不良负荷数据,在利用模拟退火遗传算法优化的模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法进行负荷曲线聚类的基础上,提出将待测曲线与相应特征曲线进行比较计算差量系数的方法.差量系数大于电力公司确定的阈值的负荷点即为不良负荷数据.通过算例验证表明,该方法克服了统计历史数据中不良数据的影响,提高了不良数据辨识的可操作性和实用性.同时提出了考虑不良数据测量点外所有其他测量点负荷信息的不良数据修正方法,与仅考虑不良数据测量点前后2个测量点负荷信息的修正方法相比,提高了不良数据修正的精确性和有效性.     

基于模糊聚类的电力负荷特性的分类与综合

在阐述负荷特性分类与综合内涵及意义的基础上，以变电站综合负荷构成成分比例为负荷特性分类和综合的基本特征，基于模糊聚类原理，提出了模糊等价关系和模糊C均值算法的2种分类方法。基于模糊C均值法可以通过优化理论获得聚类中心矩阵，同时完成负荷特性分类与综合。对某省48个变电站采用加权平均的方法进行聚类分析，得出了基于模糊等价关系的聚类综合特性并与模糊C均值算法的聚类中心矩阵进行了比较分析。结果表明，两者都具有良好的聚类综合能力；基于模糊C均值法的聚类能力明显优于基于等价关系的聚类法，而且聚类结果更为合理有效。两种方法都成功地解决了负荷建模中变电站特性分类处理的复杂性与主观性。     

模糊聚类在电力用户分类中的应用

将模糊聚类方法应用于电力销售领域．利用负荷曲线特征实现对电力用户分类,可以为售电企业的合理定价和有效实施负荷管理提供参考。介绍了利用模糊C均值聚类方法实现用户分类的原理和步骤及聚类完成后的有效性检验指标的计算方法。算例表明了该方法的可行性和有效性。     

基于VMD和FCM聚类方法的电网负荷分类

针对电网数据提取中存在负荷特征不够显化导致负荷聚类精准度降低的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)的电网负荷特征分类方法。利用VMD提取负荷特征,将负荷曲线转化为多个本征模态函数(IMF)曲线,并通过数据重构得到特征显化的合成曲线,以此提高FCM聚类函数收敛速度和聚类精准度。同时分析不同聚类中心数与本征模态数下的聚类指标结果,为选取最优的本征模态数提供参考。最后以某市电网夜间负荷数据为例,文中所提方法与传统FCM方法相比,聚类指标最多减小0.0224,提高了聚类精准度。     

基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测

传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。     

西北电网负荷模型参数辨识

在西北电网负荷调查及故障录波曲线等电网资料基础上,采用统计综合法和总体测辨法互相补充的方法对西北电网计算负荷模型及参数进行了分析及辨识,较好解决了单独采用某种方法基础数据不足的问题。仿真计算结果表明,采用组合互补方法辨识得到的负荷模型及参数可以较好地拟合西北电网故障后的暂态及动态特性,对网架及潮流变化的敏感度较低。该研究方法为西北电网改进负荷模型及参数提供了有应用价值的参考和帮助。     

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。     

实时动态监测系统在东北电网负荷建模中的作用

东北–华北联网后的计算分析表明,选择不同的发电机和负荷模型对稳定计算结果的影响较大,东北电网负荷模型的建模或校核需要以大扰动试验数据为依据,分析了实时动态监测系统(wide area measurement system,WAMS)在东北电网基于大扰动事件的负荷建模过程中的作用,WAMS是大扰动试验风险可观测、试验出现异常情况可控制的基本保障,为基于大扰动事件负荷建模研究提供了电网动态测试数据,其实测的相量数据同时也是建立仿真计算运行方式的重要数据源。运行经验表明,开展东北电网负荷建模的可持续研究需要基于WAMS的扰动数据收集、处理和分析制度的保障。     

基于广域测量系统的电力系统综合区域负荷模型

负荷作为电力系统的一个重要组成部分,其模型的精确程度将在很大程度上影响分析的结果.采用电力系统同步数据对电力系统负荷区域进行建模、网络化简和负荷模型辨识,提出了基于电力系统广域测量系统的综合区域负荷模型的概念,分析了该模型的参数可辨识性.确定了综合区域负荷的网络模型,为区域负荷的建模提供了依据.以一个简单电力系统为例进行仿真计算,结果证明了该负荷建模方法的有效性.     

智能电网与智能广域机器人

与欧美智能电网建设偏重配电网不同,中国智能电网建设有着自己鲜明的特点.该文对此进行了详细分析,指出要迎接这些挑战,需要将电网建设成为智能广域机器人(smart wide area robot,Smart-WAR),亦即具有"多指标自趋优运行能力"的电网;其后,指出实现这一最高智能形式的电网是可能的,其运行理论基础是电力混成控制论;最后,对实现Smart-WAR所需要的关键技术进行了讨论.     

广东电网基于PMU的负荷模型参数辨识研究

建立基于PMU（phasor measurement unit,相量测量装置）数据的广东电网的实测负荷模型和辨识算法,指出PMU数据处理后用于负荷建模,要满足两个基本条件：一是PMU数据采集地点要装在220kV及以下电压等级的功率受端的纯负荷站点,负荷站出线没有小电源接入;二是PMU数据采集密度达到100Hz／s以上。以广东电网220kV清远变电站为例,通过与系统实际响应的对比分析,验证了负荷模型参数辨识方法的有效性。     

广域电力系统负荷整体建模方法

针对广域电力系统中负荷节点面广量大的特点,明确了广域电力系统负荷建模的思路,即充分利用广域测量信息来建立系统化评价指标,探索广域多点同步确定负荷模型参数的方法,对节点分类,对参数分级。提出了广域电力系统负荷建模的方法,即确定负荷节点分类的特征变量,进行负荷节点分类,建立系统化指标,辨识负荷参数。通过仿真算例,验证了多负荷节点同步建模的可能性和所提出的方法的有效性。最后对广域电力系统负荷建模进一步研究的内容提出了建议。     

广域相量测量技术在智能电网中的应用

近年来,我国特高压输电技术进入了一个快速发展的新阶段,特高压试验示范工程已投入运行,三华特高压同步电网将于2012年初步建成。同时,作为下一代电网技术代表的智能电网概念正在广泛讨论中。但到目前为止,还存在大量关键技术需要深入研究。国内从2003年开始大力发展广域相量测量技术,该技术在特高压大电网的动态特性监视和动态安全稳定评估等方面具有优势和发展前景,是未来智能电网的重要基础技术之一。文章回顾了国内广域相量测量技术的发展过程和现状,最后提出了发展思路和需要深入研究的领域。     

东北电网广域动态测量系统

随着我国电网互联规模的不断扩大,负荷模型对系统仿真计算结果的影响已不容忽视。为了在仿真计算中选择合适的负荷模型,东北电网按照准确、可靠、安全、实用的原则,结合相量测量技术和通信、计算机技术的最新发展情况,组建了广域动态测量系统,采用分析中心站、子站体系结构捕捉电力系统在扰动情况下的动态过程及行为特征。该系统在东北网调配置了功能强大的分析中心站,选用了3个不同厂家的PMU装置,已覆盖12个主要厂站。该系统经受了长时间的多种考验,记录了实际电网大量动态过程,不但为仿真计算研究准备了校核数据,而且为电网安全稳定运行提供了全新的动态监测手段。     

四川电网综合负荷模型改进与预测辨识软件研究

针对四川电网的特点对传统的时变自适应综合负荷模型进行动态有功和无功补偿改进,设计了适用于四川电网的负荷建模与预测辨识软件.软件仿真结果表明改进的负荷模型能获得具有更高精度的辨识参数,有效提高了电网分析的鲁棒性.本软件具有数据处理、模型选择、参数辨识、历史数据保存等多种功能,该软件的应用能够有效提高四川电网的分析水平.     

电网冰区分级方法研究

电网冰区等级划分是电网建设的重要环节之一。电网冰区等级划分过低,有可能导致输电线路无法抵御覆冰危害,造成断线甚至倒塔等现象;冰区等级划分过高,会造成线路建设、运维及改造成本升高,导致资源的浪费。为了科学合理地划分电网冰区等级,讨论了5种电网冰区分级方法,包括经验调查法、覆冰数据法、CRREL模型法、气象参量回归法、局地地形-气象影响覆冰等级模型法,以及各种方法的分级步骤和使用特点。     

宁夏电网实时动态监控系统WAMS

随着750kV交流、±500kV直流及大机组群的接入,宁夏电网的动态特性更趋复杂。本文旨在提出适合宁夏电网特点的电网实时动态监控系统(WAMS)建设方案,包括:功能实现、硬件结构和软件体系。该系统的实施将为宁夏电网构筑一个基于广域动态信息的安全防御体系,解决宁夏电网在过渡过程中的动态监测、安全评估、预警及调度员辅助决策问题。