[發明專利]基于似然剖面法的負荷模型參數可辨識性確定方法在審
| 申請號: | 201611147239.7 | 申請日: | 2016-12-13 |
| 公開(公告)號: | CN106602551A | 公開(公告)日: | 2017-04-26 |
| 發明(設計)人: | 張欣然;唐卓堯;陸超;蘇寅生;王穎;徐光虎;劉春曉;黃磊 | 申請(專利權)人: | 清華大學;中國南方電網有限責任公司 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201 | 代理人: | 廖元秋 |
| 地址: | 100084*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 剖面 負荷 模型 參數 辨識 確定 方法 | ||
技術領域
本發明屬于電力系統負荷模型參數辨識領域,主要涉及一種基于似然剖面法的負荷模型參數可辨識性確定方法。
背景技術
電力系統負荷模型結構和參數的選擇對電力系統仿真分析的結果有著重要影響。常用的負荷模型結構包括靜態負荷模型和動態負荷模型,近年來,綜合靜態負荷模型和動態負荷模型的綜合負荷模型得到了廣泛的關注。常用的一種綜合負荷模型結構由恒阻抗、恒電流和恒功率模型來表征靜態負荷,由感應電動機模型來表征動態負荷模型,如果靜負荷部分的恒功率和恒電流成分較少,也可以進一步忽略這兩部分,只用恒阻抗模型來表征靜態負荷模型,由此形成恒阻抗并聯感應電動機的“Z+M”綜合負荷模型。
在選定負荷模型結構后,為得到合理的負荷模型參數,常用的方法是總體測辨法。總體測辨法以實際量測為基礎,采用相應的辨識算法得到一組能夠最好的擬合實際量測的負荷模型參數。常用的辨識算法包括步長加速法、擬牛頓法、非線性規劃法等基于梯度的尋優方法,以及遺傳算法、粒子群算法、差分進化算法等智能優化算法。
此前的研究中,總體測辨法是基于大擾動數據來實現的,所謂大擾動是指電力系統中發生短路、斷線、負荷的持續增長等明顯擾動。但是基于擾動數據的總體測辨法受到擾動是否存在的限制,為克服上述限制,基于類噪聲數據的總體測辨法可以更好的跟蹤電力負荷的時變性。但是,考慮到類噪聲數據的擾動幅度較小,負荷特性的激發不夠充分,因此部分參數的可辨識性可能會較差,因此有必要對負荷模型參數的可辨識性進行確定。
傳統對于負荷模型參數可辨識性的確定是基于靈敏度的方法,該方法在保持其他參數數值不變的條件下,對某一參數改變一個微小的數值后,計算目標函數值的變化與參數改變的數值的比例來衡量某一參數的可辨識性。這種方法可以在一定程度上衡量參數的可辨識性,但是與總體測辨法中參數的可辨識性仍然有一定區別。在總體測辨法的過程中,在某一參數發生改變后,其他參數并不會保持原數值不變。因此,基于靈敏度的可辨識性確定方法存在一定的不足。
發明內容
本發明的目的是為克服已有技術的不足之處,提出基于似然剖面法的負荷模型參數可辨識性確定方法,本發明利用似然剖面法,可對負荷模型參數在各種擾動條件下的可辨識性進行量化分析,計算過程與總體測辨法過程更加接近,更好地描述在負荷模型參數辨識的過程中某一個參數的可辨識性的優劣。
本發明提出的基于似然剖面法的負荷模型參數可辨識性確定方法,其特征在于,該方法首先確定負荷模型參數可辨識性確定的條件,并通過仿真或實測得到負荷模型參數辨識所用數據;選定負荷模型結構后,確定需要進行可辨識性確定的負荷模型參數,并采用參數辨識算法得到每個參數的最優值,并對每個需要進行可辨識性確定的負荷模型參數分別計算各自的可辨識性曲線;通過可辨識性曲線最終得到每個參數的置信區間與可辨識性指標。該方法包括以下步驟:
1)確定負荷模型參數可辨識性確定的條件,包括:擾動幅值、量測噪聲以及辨識數據長度三個方面;通過仿真或實測得到一組用于負荷模型參數辨識的類噪聲數據,包括:電壓幅值、電壓相角、有功功率和無功功率四組曲線;
2)選定負荷模型結構,確定需要進行可辨識性確定的負荷模型參數,采用參數辨識算法得到每個參數最優值,然后對每個需要進行可辨識性確定的負荷模型參數分別計算各自的可辨識性曲線;具體步驟如下:
2-1)選擇需要進行可辨識性確定的一個參數計算其可辨識性曲線,將該參數數值設定在一定區間內變化,并且在該區間內每個數值處,固定這一待確定的參數數值后,采用相應的辨識算法得到剩余每個需要進行可辨識性確定的參數的參數值,以使目標函數的加權最小二乘偏差最小,并記錄下該加權最小二乘偏差的數值;其中,目標函數的加權最小二乘偏差如式(1)所示:
式中,θi為待進行可辨識性確定的第i個參數,W(θi)為加權最小二乘偏差,yj(t)為第j個量測維度在t時刻的響應輸出,ypj(t,θi)為固定參數θi取值后進行參數辨識所得第j個量測維度在t時刻的響應輸出預測值,m為量測維度總數,t0-T為辨識所采用的數據段,σj為第j個量測維度量測誤差的標準差;
2-2)得到步驟2-1)選定參數的各個數值點的加權最小二乘偏差值之后,將各個數值點的加權最小二乘偏差值繪制成曲線,得到所述參數的可辨識性曲線;
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