一种基于粒子群优化并行神经网络的电力系统负荷特性聚类方法

电力系统负荷聚类是大区电网负荷建模的基础工作之一,文中提出了一种基于粒子群优化的并行神经网络的电力系统负荷聚类算法。为了增加网络的并行处理能力,分别用一定数量的子样本集轮流对一定数量的神经网络进行并行训练,训练的结果再经过粒子群的优化,最终得到一个最优的聚类神经网络;同时为了克服神经网络聚类算法对输入样本的敏感性问题,算法采用非线性的连接权函数并将其中心作为粒子;给出了算法实现过程。采用东北电网负荷模型统计样本数据的聚类结果表明,文中提出的算法具有较强的适应性和较好的效果。     

Composite load modeling via measurement approach

The accuracy of the load model has great effects on power system stability analysis and control. Based on our practice in China on modeling load from field measurements, this paper systematically develops a measurement-based composite load model. Principles guiding the load modeling practice are discussed based on detailed analysis on stochastic characteristics of the modeling procedure. The structure of the measurement-based composite load model is presented. A multicurve identification technique is described to derive parameters. The generalization capability of this built load model is also investigated in this paper. Two cases are studied to illustrate the accuracy of the developed load model on describing the load dynamic characteristics in the actual power system.     

电力市场谈判型长期合约的贝叶斯均衡解

发电市场中，长期合约是发电公司与交易中心双方追求效益、规避风险的共同选择。针对确定交易规模、不定交易价格的合约谈判方式，首次采用非合作博弈论的贝叶斯均衡概念，讨论了合约价格形成的理性条件，并指出这种模式存在贝叶斯均衡解。该项研究为合约交易和监管工作的深入开展奠定了重要基础。     

基于模型激励响应的负荷分类及泛化能力

负荷时变性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷分类则是解决这个问题的很好的办法.本文提出了一种新的负荷分类及模型泛化的方法:首先以模型阶跃响应为特征矢量,采用聚类分析的方法对负荷进行分类,然后用多曲线拟合的方法对每一类建立一个代表整个类的负荷模型,并对各类模型的参数以及各类扰动数据之间存在的规律进行分析,在此基础上按照一定的规律合并类,最终得到了具有较强泛化能力和实用性的负荷模型.     

电力系统时域仿真的动态一致性检验

电力系统中模型参数的辨识值常因优化算法、收敛区间、迭代次数等的差异而不同,此时常规的误差分析方法很难判断并选择合理的参数组。为解决这一问题,文中提出采用一种定量的不确定性分析方法——随机响应面法对仿真结果进行动态一致性检验的新观点,并提出了相应的检验标准。由于随机响应面法能克服传统的蒙特卡洛法仿真次数多、时间长的缺点,利用随机响应面法可快速计算出参数组中多个参数的联合不确定度,从而得到仿真结果的均值和置信区间,校验模型参数的有效性,为参数的合理选择提供参考依据。某大区电网的负荷实测记录验证了该方法的有效性。     

基于变阻抗方法的电力系统混合仿真验证策略

近年来提出了基于相量测量单元（PMU）数据的混合动态仿真方法,但如何将PMU信号注入存在不同的方法。文中深入研究混合动态仿真的本质,应用诺顿定理等值简化,提出了一种基于广域测量的变阻抗的电力系统混合仿真方法。并以某大区电网为例,验证了变阻抗方法的正确性,为电力系统动态混合仿真提供了一种简便的等值方法。     

配网侧接入电源对负荷建模的影响

研究了配网侧接入电源对负荷建模的影响.发现当配网侧电源的发电容量逐渐增大时,原有的感应电动机并联恒阻抗、恒电流、恒功率(ZIP)模型的负荷模型将不再能很好地反映该区域的负荷特性,进而提出了一种新的负荷模型结构--异步发电机并联ZIP模型.通过仿真计算,验证了该新负荷模型的有效性,并进一步统一了上述2种负荷模型,称为异步机并联ZIP负荷模型.     

反映综合负荷动特性机理的感应电动机模型

针对感应电动机（IM）动态负荷模型（IM_DLM）不足以描述综合负荷特性，因而不实用的问题，采用解 耦辨识的方法分析了综合负荷有功功率特性和无功功率特性所对应的IM_DLM的不同；提出了在IM_DLM中引入一个无功功率“静态补偿”（LSVC）项的新模型 （LSVC_IM_DLM），并对引入的LSVC项的物理机理进行了定性分析。通过比较河北于庄和广东郭塘2个变电站的不同类型负荷特性对IM_DLM和LSVC_IM_DLM的辨 识结果，表明LSVC_IM_DLM较符合综合负荷的物理机理，其模型参数分散性小，LSVC项系数能反映不同负荷类型的变化，是一种具有重要实用价值的机理 型动态负荷模型。     

直接优化方法及其在负荷模型参数辨识中的应用

根据负荷模型参数辨识问题的提法，提出利用简单、直观、不需要计算有关导数值、不需要一维搜索的步长加速直接优化方法进行负荷模型参数寻优，并且详述了参数寻优的过程。该方法不局限于模型的具体形式，具有广泛的适用性，特别适用于目标函数关于待辨识参数无显式表达式的模型参数辨识问题。对一实际工业用户负荷模型参数辨识表明，步长加速法优于常用的标准格式线性最小二乘法。     

对牵引负荷实测数据的选取与分析

随着电气化铁路在铁路运输中所占比重的不断增大和电压等级的不断提高,电气化铁路牵引负荷对电网的影响也随之增大。为了建立准确有效的电气化铁路牵引负荷模型以评估其对系统的影响程度,文中根据建模策略,从负荷实测数据出发,并结合生产实际,对电气化铁路牵引负荷建模中实测数据的选取进行了分析,提出了电气化铁路牵引负荷测量时的电流突变量启动录波判据,并在实际电网中得到验证,为电气化铁路实测负荷建模提供了数据支持。