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.     

简化前馈网络用于负荷模型参数辨识的研究

负荷的精确建模在电力系统分析中的重要性已被电力工作者所认识到。文中在对自适应的三层前馈网络(ABP)进行修改、简化后，得到简化(或线性)前馈网络(LBP)。并结合现场试验和仿真数据，对用线性前馈网络和辅助变量法对负荷建模的精度进行了比较。把线性前馈网络作为一种算法，对负荷动态模型即差分方程的参数进行了辨识。同时，应用LBP对负荷静态模型即幂函数和多项式模型的参数进行了辨识，还提出基于人工神经网络的负荷动静模型同时辨识法。     

基于神经网络的电力系统负荷特性辨识

负荷建模在电力系统分析中起着十分重要的作用。参数辨识是负荷建模的关键,好的辨识方法能够在最短的时间内找出最优的辨识结果,提高建模的效率。首先介绍了静态负荷模型和动态负荷模型,其次介绍了神经网络,最后基于神经网络对电力系统负荷特性辨识。应用线性BP（LBP）网络的参数辨识方法,分别对静态负荷模型（幂函数模型、多项式模型）和动态负荷模型（差分方程模型）的参数进行辨识。通过现场的实测数据辨识了模型的参数,并验证了模型的有效性。     

基于PSO-动态修正算法的静态负荷模型辨识

采用具有全局寻优能力的微粒群优化(PSO)算法辨识负荷模型的参数;同时考虑负荷电压的变化,用动态修正法实时修正负荷模型的参数,建模仿真分析结果验证了PSO-动态修正算法的有效性和准确性.相对于线性回归分析的动态修正法,该算法能够提高负荷模型的辨识精度,所建模型更适合描述全电压范围下负荷的静态特性.     

电网实测负荷建模在德阳五里堆的应用

由于电力负荷具有的时变性、随机性、多样性等特点,使得负荷模型建模成为电力系统几个最困难的研究领域之一,四川电网在2009年开展了负荷建模的理论与实践工作。介绍了德阳五里堆站动态负荷建模平台,应用该平台的测量数据对德阳站进行综合负荷模型辨识,所辨识的实测参数与常规参数进行对比,说明实测负荷模型的精度比典型负荷模型的精度高。     

基于PSASP的发电机励磁系统建模与参数辨识

介绍了基于EE模型的线性参数时域辨识法和用于多元线性拟合的最小二乘法,并通过仿真实例介绍了由发电机励磁系统原始模型转换为电力系统分析综合程序软件(PSASP)下的标准励磁系统模型的具体过程,实现仿真软件下对励磁系统的精确建模和参数辨识.     

动态负荷模型多曲线拟合参数辨识

针对负荷的时变性问题，提出了应用动态负荷模型的多曲线拟合参数辨识方法，讨论了多曲线拟合参数辨识成立的前提条件，解决了负荷模型结构上的主要困难，并结合遗传算法和单纯形算法提出了一种综合参数辨识算法。多曲线拟合参数辨识方法实现了负荷建模从特定模型到一般模型的突破，同时，该方法还能够给出建立的负荷模型表征误差的估计值。文中给出了该算法在工程中的实际应用情况，并以一个具体应用实例说明了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的负荷模型参数辨识研究刘影;谢驰;张有润;1-5+11

针对负荷模型的稳定性直接影响电力系统分析计算的可靠程度问题,提出了将粒子群算法与分散协调控制相结合的负荷模型参数辨识方法。该负荷模型参数辨识方法根据负荷节点的电压变化情况,通过粒子群优化对含负荷控制的目标函数进行校正,使得模型参数在辨识迭代过程中获得全局最优值,达到负荷模型的最佳稳定性,并通过计算机仿真证实所提出方法能够提高负荷模型的稳健性。     

电力负荷模型结构的样条函数描述

提出了用一系列简单函数分段或分区描述大幅度电压变化情况下负荷、变结构负荷和复杂非线性负荷特性的样条函数模型。介绍了一元样条函数模型参数辨识的样条最小二乘法,提出了确定样条函数模型中多项式系数和内节点数值的参数辨识的2层优化算法,其中内层优化问题为内节点数量和数值确定情况下的多项式系数的辨识,外层优化问题为内节点数值的辨识,问题求解采用步长加速法。通过改变样条函数模型中多项式的阶次、内节点数目和内节点数值,可用样条函数模型灵活方便地描述许多复杂的电力负荷特性,并且具有传统数学模型的简单结构和形式,为模型结构或形式未知情况下的负荷建模提供了新的途径。仿真建模实例证明了所提模型与算法的有效性。     

混沌神经网络负荷建模的理论研究

负荷建模在电力系统稳定分析中起着十分重要的作用。在现代大电力系统条件下，系统稳定性对负荷建模提出了新的要求。该文介绍了电压稳定分析领域的静态负荷模型和动态负荷模型；在基于对电力系统中混沌现象的研究基础上，分析了传统建模方法的不足之处；阐述了将混沌理论引入神经网络算法后算法的特点并将其应用到负荷建模的研究中，建立了利用混沌神经网络理论进行负荷建模的研究中，建立了利用混沌神经网络理论进行负荷模型参数辨识的数学模型和算法，给出了利用该算法进行参数辨识的步骤。分析表明，混沌神经网络逄法可以大幅提高负荷建模的准确度。     

基于非线性直接优化方法的发电机励磁系统参数辨识

励磁模型的准确程度对于电力系统仿真的准确性有显著影响。提出了一种新的、工程中容易实现的方法,即利用非线性直接优化法辨识微分方程形式的励磁模型参数。首先利用Matlab仿真与传统的最小二乘法比较验证算法有效性。然后利用动态信号记录装置,根据模型结构获得各个环节的时域内发电机阶跃试验数据,对1台300 MW汽轮发电机组的励磁系统分别进行分环节参数辨识和整体辨识。利用电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)的用户自定义模型功能建立励磁模型进行相同的阶跃仿真,结果验证了辨识参数在电力系统仿真中的有效性。     

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。     

体现轧机功率需求主动性的周期性冲击负荷模型

冲击负荷是引起电力系统功率振荡的重要因素之一。基于电网功率振荡研究的需要,建立了一种能体现轧机功率需求主动性的周期性冲击负荷模型。该模型将异步电机动态模型与轧机实际运行时功率需求的变化规律相结合,在异步电机负载转矩上叠加一个反映轧机负载变化的外部转矩来模拟冲击负荷的主动性和冲击性。利用PSASP用户自定义建模功能,实现...     

基于PSASP的牵引负荷用户自定义建模

随着电气化铁路在现代铁路运输中的广泛应用,牵引负荷在电力负荷中占的比重越来越高,牵引负荷的随机波动性、非线性以及不对称性等特点决定了此种负荷对电力系统的安全稳定与经济运行有不可忽视的影响,因此迫切需要对牵引负荷特性进行研究。本文利用电力系统分析综合程序(Power System Analysis SoftwarePackage,PSASP)的用户自定义模型功能(User Defined Model,UDM),建立了牵引负荷用户自定义模型,实现了牵引负荷实测模型与PSASP的连接,编辑独立动特性仿真程序验证了接口的正确性,分析比较了牵引负荷模型与传统负荷模型动态响应特性的差别。     

一种新型非线性差分方程负荷模型接口方法

提出了一种非线性差分方程形式的负荷模型与电力系统仿真计算程序接口的新方法,它同时适用于线性和非线性差分方程形式的负荷模型的时步转化问题.该方法利用差分方程结构简单、易于辨识的特点,将其辨识算法嵌入电力系统仿真计算程序中,解决了非线性差分方程的步长调整问题,使差分方程的计算步长可自动跟踪电力系统仿真计算步长的变化.利用实测的负荷动态响应数据验证了该方法的有效性.     

PSASP在电压稳定性分析中的应用浅析

介绍了不同的负荷特性对电压稳定的影响,阐述了运用PSASP进行电压稳定性分析的基本内容和使用方法,并应用PSASP对EPRI-36节点算例进行仿真计算,结果表明：采用ZIP负荷模型后的临界电压稳定极限更为精确,能够对系统运行提供更好的指导。     

华中电网稳定计算用负荷模型参数仿真研究

负荷模型是影响电力系统仿真计算的重要因素。为探讨目前华中电网调度部门实际使用的负荷模型及其参数的准确性，指导科学建模工作，利用电力系统分析综合程序PSASP计算了华中电网各配电网的等值阻抗，仿真结果表明目前应用的等值负荷模型参数与实际情况有一定差距，配电网络结构、运行电压、等值阻抗处理方法等因素对负荷模型等值的准确性均有影响，利用仿真得到的负荷模型等值参数可减少电压稳定问题突出的电网所需要的稳定措施量。     

Load modeling at electric power distribution substations using dynamic load parameters estimation

This paper is focused on electric power distribution substations load modeling using dynamic load parameters estimation. The load parameters are estimated using two models: the exponential and the ZIP load models. Since the load bus voltage and parameters are known one can determine the active and reactive power injections of this bus and include these pseudo-measurements in the state estimation in order to improve observability and estimation accuracy. The dynamic parameter estimation is developed using the weighted least squares method in a recursive form and the tests are carried out based on actual measurements. It is shown that the estimated parameters (for both load models) at a distribution substation are valid, since the obtained active and reactive power residuals are very close to zero.     

PSASP 用户自定义建模优化算法研究

针对电力系统分析综合程序(power system analysis software package , PSASP)中现有的用户自定义(user-defined,UD)建模功能存在诸如方便性、灵活性、计算精度、仿真效率等方面的不足,笔者对其进行了优化升级,以进一步满足用户进行大规模电力系统仿真分析的需要.为此,提供了2种优化措施,一是采用一种拓扑结构排序算法,即Kosaraju 算法;二是引入用户自约定临时变量.最后,通过PSASP 中36节点机电暂态算例和小干扰稳定算例对2种优化方法进行验证,算例结果证明了该方法的有效性