[發明專利]一種廣域電力系統負荷模型的自適應識別方法

有效

• 申請號: 201610511820.6
• 申請日: 2016-06-30
• 公開（公告）號: CN105977977B
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發明（設計）人: 郝麗麗;戴嘉祺;郝培華
• 申請（專利權）人: 南京工業大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司32112
• 代理人: 于忠洲

技術領域

本發明涉及一種負荷模型識別方法，尤其是一種用于廣域電力系統負荷模型的自適應識別方法。

背景技術

電力系統仿真結果的準確與否直接影響系統規劃、設計和運行的可靠性。系統模型的不準確是導致仿真結果異于系統實際運行狀況的關鍵因素。通過RTU的信息采集和冗余分析，可獲得較為準確的電力系統網絡拓撲模型；在正常的頻率運行范圍內，線路、變壓器、電容器等靜態元件的模型參數較為可靠；通過大量的廠家測試、獨立建模與定期跟蹤檢驗，發電機及其控制器的模型已較為成熟。然而，作為電力系統重要元件之一的負荷，在仿真系統中一般是由負荷、變壓器、電源、補償裝置等聚合等效得到，廣域電力系統中等效負荷數目繁多、接入分散，且負荷自身具有時變性，所以負荷很難逐一、準確建模，負荷模型較系統的其它元件更加不可靠。若能跟蹤負荷的實際變化，兼顧負荷的空間分散特性，根據現場測量信息及時識別并自動更新負荷模型，則可建立更為準確的自適應負荷模型，為電力系統的規劃、設計和運行提供更為準確的參照，提高系統設計和運行安排的安全性和經濟性，具有重大的工程使用價值。

電力系統涵蓋的負荷節點較多，若對每個負荷節點都采用不同的模型參數，則不管是建模還是計算，都十分困難。但如果對所有節點都采用相同的模型參數，雖然簡單，卻不符合實際。以往按行政區域或電氣距離對負荷分類，各類負荷采用相同模型參數，進行全系統負荷的統一參數識別，并固定為負荷的全時段模型。在此種方法中，將所屬同一行政區域或彼此間電氣距離較小的負荷歸為一類，并設定它們具有相同的特征，忽略了各空間負荷的特征差異，識別結果將密切依賴于擾動場景，適用性較差。并且在此種方法中沒有考慮負荷的時變性，沒有隨負荷自身的變化調整模型，識別得到的模型無法反映全時段的負荷特征。因此，以往的廣域系統負荷模型識別方法并不具有足夠高的工程實用價值。

發明內容

本發明要解決的技術問題是現有技術中沒有考慮負荷的時變性，沒有隨負荷自身的變化調整模型，識別得到的模型無法反映全時段的負荷特征。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種廣域電力系統負荷模型的自適應識別方法，包括以下步驟：

步驟1，負荷時變分類閾值的計算，具體步驟為：

步驟1.1，設定負荷特征采集的樣本周期T_s和樣本周期內的采樣次數N_s，設系統有n個負荷節點，前一個樣本周期內第s(s＝1,2,…,N_s)次采樣中，得到第i(i＝1,2,…,n)個負荷節點的負荷用電性質構成比例為X_i,s；

步驟1.2，設定樣本周期內系統負荷模型重置次數的上限為N_MSC、第k次分類閾值為ε_k(k＝0,1,2,……)以及分類閾值優化步長為Δε，導入前一樣本周期內各負荷節點的歷史數據，再以歷史數據中負荷用電性質構成比例為分類特征對第i個負荷節點的N_s個采樣點進行分類，得到第i個負荷節點在樣本周期內的分類個數C_ki以及負荷分類變化時點集合t_ki；

步驟1.3，遍歷系統中的所有n個負荷節點，獲得各負荷分類變化時點集合的并集，即為整個系統的負荷分類變化時點集合t_ks，集合t_ks中元素的個數N_k即為上一樣本周期內系統負荷模型所需重置的次數，如果N_k>N_MSC，則k值增加1，增大分類閾值ε_k＝ε_k-1+Δε，重新依據負荷用電性質構成比例對每個負荷的N_s個采樣點進行分類，同時重新計算系統負荷模型的重置次數N_k，如果此時N_k≤N_MSC，則負荷時變分類閾值ε＝ε_k；

步驟2，負荷模型的重置啟動判別，具體步驟為：

步驟2.1，在當前樣本周期內，持續監測系統各負荷節點的負荷用電性質構成比例；

步驟2.2，判斷所有負荷節點的負荷用電性質構成比例連續兩次采樣值的差距是否小于負荷時變分類閾值ε，若小于，則系統負荷模型保持不變，返回步驟2.1，若某個負荷節點的負荷用電性質構成比例連續兩次采樣值的差距大于負荷時變分類閾值ε，則進入步驟3；

步驟3，基于系統主導振蕩模式識別觀測對象來判斷負荷模型的有效性，具體步驟為：