电力系统负荷建模和算法的研究及进展

为了给研究人员提供负荷建模研究及在电力系统分析中具有的重要意义较全面的认识,分析了现有的负荷建模方法,系统地阐述了负荷模型及算法上的进展,它包括在静态负荷方面通过采用连续动态方法,根据负荷电压的变化实时修正负荷模型参数,在临界状态下通过分段多项式模型描述加以改进;在负荷建模方面分析了负荷动特性描述、负荷时变性、模型参数的分散性、负荷模型无功分析和负荷的非线性、变结构特性方面问题解决的进展。结果表明,通过采用上述解决方法,使得负荷模型的精确性和适应性得到了较大程度的提高,从而满足复杂大电力系统的动态行为和安全稳定分析的要求。     

电力负荷的NLRF建模法

本文以扩展Kalman滤波理论为基础,提出了电力负荷的非线性递推滤波(NLRF)建模法。文中首先介绍基本原理,然后将其分别应用于电力负荷的静态建模及动态建模。为了比较精确地描述负荷的动态特性,提出了新型的非线性、非机理模型。通过实际应用及数字仿真,对所提出的模型与方法进行了检验。结果表明:NLRF建模法适用范围较大,便于在线监测,滤噪性强,精度也较满意。     

一种新的负荷动态电压特性模型(一)——模型的建立

负荷建模是电力系统面临的一大难题,本文在总结现有负荷建模方法和现有负荷动态模型的基础上提出了一种新的负荷电压动态特性模型,该模型采用机理式结构,参数随负荷运行状态自动调节。     

一种适应大跨度电压变化的综合负荷静态模型

建立合理的综合负荷静态模型对电力系统静态电压稳定性分析具有重要意义．在对感应电动机静态电压特性进行动模实验和仿真分析的基础上,对综合负荷的静态电压特性进行了较深入全面的研究．提出了一种综合负荷静态模型．所提出的模型能合理地描述综合负荷在低电压运行条件下的静态行为,具有全电压范围适应性,对电力系统静态电压稳定性分析具有较大的理论和实用价值．     

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。     

计及负荷动态特性的低频振荡分析

电力负荷的动态特性对电力系统的动态行为有较大影响,在电力系统小干扰稳定计算中考虑了较准确的负荷动态模型,将所得到的与低频振荡有关的特征根与负荷采用静态模型进行比较,以分析负荷动态特性对低频振荡的影响。     

线性连续系统动态负荷模型的参数辨识与应用

目前在电力负荷建模中非机理负荷模型较多地采用离散系统模型或差分方程形式的模型,而电力系统数字仿真中更需要连续系统的模型。研究了作用函数不含导数项和含有导数项两种情况下的线性连续系统微分方程形式的负荷建模方法,介绍了模型参数辨识的直接优化算法,该模型对于描述线性动态负荷或小扰动下的非线性动态负荷的行为,具有一定程度的普适性。介绍了该动态负荷模型与电力系统分析综合程序PSASP的自定义连接方法。通过动模实验数据建模和仿真计算,验证了模型参数辨识算法以及模型与电力系统分析综合程序接口的有效性。     

浅析电力系统负荷对电压稳定性的影响

介绍了负荷的静态模型和动态模型及模型参数的测量方法.定性分析了静态负荷特性与动态负荷特性及负荷建模对电压稳定性的影响.指出在电力系统的电压稳定分析中,发展动态负荷模型是研究电压稳定问题的关键和难点之一.     

基于时变电流注入方法的特殊电力负荷建模研究

特殊电力负荷对电力系统稳定性、电能质量以及对电力设备安全性都有较大影响,建立合适的特殊电力负荷模型对电力系统的分析十分必要。以电弧炉负荷实测数据为例,分析了特殊电力负荷的自变特性。基于PSASP的用户程序接口(UPI)功能和自定义程序,采取时变电流注入的特殊电力负荷建模方法;通过电气换算,将不同电气特性负荷以注入电流形式建立模型。根据宁夏地区某硅铁负荷的实测数据建立负荷模型,仿真曲线和实测数据的对比分析验证了所建模型的有效性和可行性。     

考虑负荷时变性和动态补偿的电力系统负荷建模

负荷模型的准确性对电力系统稳定性分析和控制有重要影响。由于电力系统负荷的时变性,常规的负荷模型难以准确描述真实负荷的动态特性。基于成都某变电站故障录波仪的实测数据,采用时变自适应的负荷模型（TVA负荷模型）,对成都某大区负荷进行了建模。根据仿真结果,对TVA负荷模型结构做了改进,在模型结构中增加了动态补偿环节。根据实测的数据,改进的负荷模型仿真结果明显更接近于真实的负荷,验证了动态补偿环节的有效性。     

一种模拟负荷动态恢复特性的连续潮流模型

电力系统电压稳定监视与控制需要准确模拟负荷的电压响应特性。负荷在故障后的动态恢复特性是中长期电压失稳或电压崩溃的直接原因。该文提出一种模拟负荷动态恢复特性的连续潮流模型,将负荷功率的时域恢复特性等效转化为负荷静态电压模型中系数的连续变化。文中分别给出ZIP多项式和幂函数2种负荷模型的系数参数化方法,并推导和给出稳定临界点的灵敏度计算公式。负荷恢复型连续潮流可作为一种新的电压失稳故障识别方法。应用该模型在IEEE118节点系统,结果表明负荷恢复型连续潮流可模拟故障后负荷功率的动态恢复过程,识别失稳故障并给出可供预防控制用的灵敏度信息。     

有载调压变压器对系统中长期电压稳定性影响的仿真研究

应用电力系统中长期动态仿真软件Eurostag仿真研究有载调压变压器在系统不同的负荷特性下对中长期电压稳定性的影响。仿真分析表明, 有载调压变压器表现出“正调压效应”还是“负调压效应”主要取决于系统低压侧的负荷特性, 当系统重负荷且电压已经接近极限时, 对电压灵敏度高的负荷特性, 典型的是恒阻抗负荷, 有载调压变压器容易表现出“负调压效应”, 对系统电压稳定很不利; 受有载调压变压器调压影响不大的负荷特性, 典型的是恒功率负荷, 有载调压变压器对系统中长期电压稳定相当有利, 表现出很好的“正调压效应”。系统中有动态负荷时, 有载调压变压器容易表现出“负调压效应”, 但表现的程度受有载调压变压器的调压档距和容量的影响, 并且表现的方式也和静态负荷特性有所不同。     

计及负荷电压静态特性的电力系统最小负荷裕度的快速评估

负荷裕度是静态电压稳定性最重要指标之一,定义了非线性复变电力系统的最小负荷裕度。利用非线性电路动态等值方法,引入功率参变量,构造拉格朗日函数。证明非线性电力网络负荷节点获取极大有功功率的必要条件：负荷静态等值阻抗模等于负荷节点看进系统的动态等值阻抗模,然后提出评估电压稳定性的阻抗模裕度指标。同一扰动下,阻抗模裕度越小,电压稳定性越薄弱,节点负荷裕度越小,只需计算最薄弱节点的最大负荷裕度,即系统最小负荷裕度。通过阻抗模裕度最先到达零来确定最薄弱节点获取的极大有功功率,计算其最大负荷裕度。计及负荷功率扰动方式与负荷电压静态特性,通过对IEEE30节点系统的仿真表明：单节点负荷功率扰动方式及恒定阻抗与恒定电流负荷比例的增加,提高了系统的最小负荷裕度。     

基于时间分解技术的中远期逐时负荷预测模型

中远期电力负荷预测对于引导电网规划建设和提升电力系统资源优化配置具有重要意义。为解决当前中远期负荷预测时间尺度过大、预测精度有限的问题,利用时间分解技术,对电力负荷的长期趋势与短期特征分别进行建模分析,从而提出一种新型预测方法,将中远期负荷预测的时间尺度缩短至小时,实现中远期逐时负荷预测。算例分析表明,所建模型在中远期逐时负荷预测方面的性能优于现有的同类模型,具有较高的全局精度和稳定性。同时,能够有效呈现电力负荷的概率密度特征和极值特性,有望为中远期电力规划提供参考。     

基于粗糙集和多元线性回归的电力系统中长期负荷预测

基于粗糙集理论和多元线性回归模型,提出一种预测电力系统中长期负荷的新方法。首先采用一种完备的属性约简算法对影响电力负荷的诸多相关因素进行约简,得到与负荷关系最为密切的核心因素。在此基础上,建立多元线性回归模型来预测未来年的负荷。对一个实际电网的负荷进行预测,结果表明所提方法符合中长期负荷预测的特点并具有较高的预测精度。     

电动汽车接入下考虑需求响应与网络重构的供电能力动态评估

电动汽车接入配电网将会形成新的供电瓶颈,降低电网的供电能力。文章提出配电网动态供电能力评估指标体系,分别从时序动态行为和静态断面特征两个层面,以及系统级与元件级的不同角度对供电能力进行量化评估。在此基础上,以最大供电电量指标为目标函数,以网络重构和负荷需求响应为手段来引导新增负荷与电动汽车充电负荷的动态行为,构建了提升网络最大供电电量的供电能力评估模型。此外,通过二阶锥松弛、big-M法等技术对原评估模型进行非线性处理,从而转化为混合整数二阶锥规划问题,并采用商业求解软件CPLEX进行高效求解。最后,通过修改的IEEE 33节点系统算例验证了所提方法具有提高电网负荷均衡度与供电能力等优点。     

电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型

中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提，预测的精度高低对国民经济各部门至关重要，因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长，影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点，同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重，本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型，以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。     

基于黄金分割法优选的中长期负荷变权组合预测

为了提高中长期负荷预测的精度,避免单一的灰色模型预测和指数平滑法预测精度偏低的缺点,提出了基于黄金分割法优选的自适应变权组合预测方法。该方法首先对灰色预测方法和自适应三次指数平滑法进行了改进,以拟合值与实际值之间的相对误差绝对值之和最小为目标,利用黄金分割法优选出自适应三次指数平滑法的平滑系数,确定最优的三次指数平滑模型,然后以同样的方法确定灰色模型和自适应三次指数平滑法的权重。接着,对原始负荷数据进行新陈代谢,重复利用黄金分割法优选出新的平滑系数和各单一方法的权重,即可得到新的变权组合预测模型。仿真结果表明,所提出的自适应变权组合预测方法切实可行,与单一的灰色模型、三次指数平滑法及等权组合预测方法相比,有效地提高了中长期负荷预测的精度。     

基于变结构协整理论的中长期电力负荷预测模型

提出了一种基于变结构协整理论的电力系统负荷预测建模新方法,所建模型反映了用电量和经济参数之间的长期静态和短期动态波动的均衡关系。提出了一种比较符合电力系统实际情况的时间序列突变点确定方法,并利用突变点信息提高了模型的预测精度,避免了传统的负荷预测中经常存在的伪回归问题。采用该方法对中国年度用电量和国内生产总值数据进行了预测分析,结果表明了该方法的有效性。