[發明專利]一種基于支持向量機的負荷建模方法在審
| 申請號: | 201910090786.3 | 申請日: | 2019-01-30 |
| 公開(公告)號: | CN109816555A | 公開(公告)日: | 2019-05-28 |
| 發明(設計)人: | 和鵬;周鑫;何廷一;郭曉宇;孟賢 | 申請(專利權)人: | 云南電網有限責任公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | G06Q50/06 | 分類號: | G06Q50/06;G06N3/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363 | 代理人: | 逯長明;許偉群 |
| 地址: | 650217 云南省昆*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 支持向量機 負荷建模 優化 綜合負荷模型 訓練數據組 負荷模型 使用數據 構建 感應電動機模型 粒子群算法 傳統學習 負荷動態 精確仿真 靜態負荷 數據檢測 極小點 小樣本 三階 算法 維數 申請 保證 | ||
本申請公開了一種基于支持向量機的負荷建模方法,包括以下步驟:根據三階感應電動機模型和靜態負荷模型,構建動態綜合負荷模型;獲取PMU數據,對PMU數據進行數據檢測和平滑處理,得到待使用數據;通過粒子群算法,對支持向量機中的參數進行優化,得到優化后的支持向量機參數;通過所述動態綜合負荷模型和所述待使用數據,構建訓練數據組;通過優化后的支持向量機參數和訓練數據組,根據拉格朗日優化方法,得到優化負荷模型。本申請提供的基于支持向量機的負荷建模方法中支持向量機能夠較好的解決傳統學習算法中存在的小樣本、非線性、高維數、局部極小點等問題,具有很強的泛化能力,能夠保證負荷模型和參數的準確性,精確仿真負荷動態行為。
技術領域
本申請涉及電力系統領域,尤其涉及一種基于支持向量機的負荷建模方法。
背景技術
目前,電力系統數字仿真已成為電力系統運行、規劃和科研的主要工具。電力系統各元件的數學模型是仿真工作的基礎,模型的失真將直接影響運行、規劃的決策方案,對電力系統構成潛在危險或造成不必要的資源浪費。目前,發電機控制和輸電網絡模型已相對成熟,但是負荷仿真模型仍較簡單,對電力系統仿真結果準確性影響巨大。
電力負荷模型在電網仿真分析計算中至關重要,負荷模型對穩定計算的結果影響甚大。然而,由于電力負荷具有復雜性、時變性和分布性等特點,使得電力系統負荷建模非常困難。在目前的電力系統仿真計算中,使用的負荷模型比較簡單,僅僅是單一結構的負荷模型,這與精確的發電機、傳輸線路和變壓器模型在一起,會嚴重的影響電力系統諧波的分析精度,成為整個電力系統仿真計算中提高精度的瓶頸。由于負荷模型需要辨識的參數較多,而傳統算法存在解空間復雜,收斂速度慢,極易陷入局部最優解等問題。
發明內容
本申請提供了一種基于支持向量機的負荷建模方法,以解決現有負荷建模方法的不足。
本申請提供了一種基于支持向量機的負荷建模方法,所述基于支持向量機的負荷建模方法包括以下步驟:
步驟S1:根據三階感應電動機模型和靜態負荷模型,構建動態綜合負荷模型;
步驟S2:獲取PMU數據,所述PMU數據包括有功功率、無功功率、電壓和頻率,對PMU數據進行數據檢測和平滑處理,得到待使用數據;
步驟S3:通過粒子群算法,對支持向量機中的參數進行優化,得到優化后的支持向量機參數;
步驟S4:通過所述動態綜合負荷模型和所述待使用數據,構建訓練數據組;
步驟S5:通過優化后的支持向量機參數和訓練數據組,根據拉格朗日優化方法,得到優化負荷模型。
可選擇的,所述根據三階感應電動機模型和靜態負荷模型,構建動態綜合負荷模型包括:
步驟S11:構建含有頻率特性的三階感應電動機模型;
步驟S12:構建含有頻率特性的靜態負荷模型;
步驟S13:根據所述含有頻率特性的三階感應電動機模型和所述含有頻率特性的靜態負荷模型,將所述含有頻率特性的三階感應電動機模型和所述含有頻率特性的靜態負荷模型并聯,得到動態綜合負荷模型。
可選擇的,所述構建含有頻率特性的三階感應電動機模型包括:
步驟S111:獲取電動機參數,所述電動機參數包括頻率值、初始頻率值、定子電阻、定子漏抗、轉子電阻、轉子漏抗、電動機激磁電抗、轉子轉速、轉子的慣性時間常數、電動機的暫態電動勢、定子的電流和機械轉矩系數;
步驟S112:根據所述電動機參數,構建含有頻率特性的三階感應電動機模型。
可選擇的,所述構建含有頻率特性的靜態負荷模型包括:
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