互联电力系统未知机理低频振荡分析

近年来,我国互联电力系统多次发生低频振荡。针对南方互联电网"5.13"功率振荡,首先采用特征值分析法详细分析南方互联电网低频振荡特性,得出主要振荡模式以及发电机组参与因子和模态分布图。其次利用仿真软件PSS/E,对强相关机组的切机、三相短路故障以及原动机周期扰动分别进行时域仿真,并与实际振荡曲线进行对比。结果表明,南方电网此次功率振荡不是因为强相关机组电气侧故障,采用负阻尼机理也不能很好地解释,其产生原因可能是发电机组受原动机周期扰动有关。     

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。     

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.     

基于输入空间压缩的短期负荷预测

由于影响负荷预测的因素复杂，并且实际获取的历史数据有限，传统的智能预测方法往往达不到工程应用的精度要求。为解决该问题，文中提出一种准确预测电力系统短期负荷的新思路：首先建立负荷输入特征选择模型，其搜索方法采用浮动搜索算法，在去除影响负荷预测的冗余特征之后，利用有限样本学习的统计学习理论（支持向量机）构造负荷预测回归模型，充分发挥其在解决有限样本、非线性中体现出的优势，较好地提高了评估结果的精度和泛化能力。在EUNITE网络中的应用结果证明了该方法对电力系统负荷预测的有效性。     

基于轨迹灵敏度的负荷参数辨识范围调整方法

实践表明,参数辨识范围的选取对参数的辨识效果影响很大。在分析负荷模型参数对所吸收功率的轨迹灵敏度的基础上,提出了负荷模型参数辨识范围的调整方法。首先根据动态过程中轨迹灵敏度的大小选择要调整的参数对象,然后进一步依据动态轨迹灵敏度的变化特点调整参数的辨识范围,从而达到提高负荷辨识精度的目的。实际例子充分表明了这种方法的有效性。     

电力系统稳定问题研究的方法论

迄今为止，电力系统稳定问题的研究过程缺少物理验证。作者从稳定判据的取得、负荷模型的建立以及仿真 和建模的原则三个方面论证了现场观测在稳定问题研究中的重要作用。     

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。