（电气工程专业论文）统计测辨法综合负荷建模研究.pdf

摘要 综合负荷模型是决定仿真研究结果可信赖程度的关键因素之一。因此负荷建 模是电力系统重要的基础性课题。由于综合负荷自身的随机时变性、地域分散性、 成分多样性、严重非线性等特点，建立完全精确的数学模型是十分困难的工作。 正是由于负荷模型的重要性和复杂性，负荷建模正成为电力系统仿真分析领域的 具有挑战性的研究方向，引起了电力工程界与学术界的广泛关注。论文围绕静态 模型参数辨识和行业特性分析、建模用户精选和变电站特性综合、实测建模数据 特征提取、神经网络负荷模型及其综合能力开展研究，主要内容包括： 在分析传统优化算法应用于负荷模型参数辨识的主要缺陷的基础上，提出了 基于二次规划的l e m k e 优化算法的负荷静态模型参数辨识的新方法。通过对电力 负荷元件及其组合进行的静态故障模拟，对实验故障数据进行负荷建模和参数辨 识，辨识结果证实了该方法的正确性和有效性。基于统计综合法负荷建模的基本 原理，结合实际系统的建模实践，提出了一套基于统计综合法负荷建模的系统方 法，通过统计综合的方法从而确定行业的综合负荷幂函数特性。 基于统计综合法负荷建模的基本原理，提出在统计综合法负荷建模的第一个 层次，即用户特性调查阶段，对于用电行业的典型用户，在初步专家筛选的前提 下进行负荷结构特性调查，在对调查数据进行分析处理的基础上，提出了基于模 糊等价关系和模糊c 均值算法的两种分类方法进行行业典型用户的精选，为准确 筛选行业典型用户从而建立各行业的综合负荷特性提供了新的方法。通过纺织行 业用户精选为例，论证该方法的可行性和有效性。 对湖南电网的变电站负荷特性进行了分类与综合。其思路是在对变电站静态 负荷构成特性参数标准化的基础上，以此为负荷特性分类和综合的特征向量，应 用所提的两种分类算法，对某电网枢纽变电站进行了聚类分析。在负荷特性调查 数据的基础上，利用综合处理的方法得出了湖南电网4 8 个2 2 0 k v 变电站3 种不同 运行方式下感应电动机负荷和恒定阻抗负荷的实际比例。 根据随机理论思想，把负荷建模的实测输出数据看成随机扰动电压的响应，基 于小波包的分解和重构理论，对实测建模电流信号进行3 层小波包分解，用w p r c o e f 函数对小波分解系数进行重构，准确提取和构造了负荷实测扰动建模数据的能量特 征向量。在特征向量归一化的基础上，利用减法聚类的模糊算法对特征向量进行分 类处理，获得了理想的分类结果。 提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输 入输出数据进行特征分析，应用减法聚类自适应的调整建模数据的聚类数和聚类中 心，以确定负荷模型的模糊规则数和隶属度函数个数。通过神经网络对推理数据进 行学习，用反向传播算法来修正网络的连接权重，辨识模糊模型的隶属函数的参数， 完成综合负荷的非机理建模。在此基础上，对模糊神经网络负荷模型的综合能力进 行验证。 关键词：负荷建模；统计测辨法；用户精选；分类综合；特征提取；分解与重构： 减法聚类；模糊神经网络负荷模型 a b s t r a c t s y n t h e s i sl o a dm o d e l i n gh a sb e e nr e c e i v e dw i d e s p r e a da t t e n t i o ni np o w e rs y s t e m a n a l y s i sa n dc o n t r 0 1 t h ep a p e rh a se x p l a i n e ds t a t i cm o d e l s t r u c t u r ea n db a s i ci d e n t i f i e d t h e o r ya b o u tp a r a m e t e ro fl o a dc o m p o n e n to fe l e c t r i cp o w e r an e wl e m k eo p t i m a l a l g o r i t h mi sa p p l i e di ni d e n t i f i e dp a r a m e t e ro ft h el o a dc o m p o n e n t i tm a k eu ps t a t i c s i m u l a t i o ne x p e r i m e n tt od i f f e r e n tl o a d sc o m p o n e n ti nt h ep a p e r ，u s i n gc h a r a c t e r i s t i c r e c o r d i n gi n s t r u m e n to fl o a d ，i nw h i c hc a nw r i t ed o w ni t se l e c t r i cv o l t a g ea n d c u r r e n t t h em o d e l i n gp r a c t i c es h o w si t sv a l i d i t ya n df e a s i b i l i t yo ft h em e t h o d i nt h ee l e c t r i c a lp o w e rs y s t e ms i m u l a t i o nc o m p u t a t i o n ，t h es y n t h e s i sl o a dm o d e lo f i n d u c t i o nm o t o ra n dt h ec o n s t a n ti m p e d a n c ep r o p o r t i o nh a st h ei m p o r t a n ti n f l u e n c et o t h es i m u l a t i o nr e s u l te x t r e m e l y t h ep a p e rb a s e do nt h es t a t i s t i c a ls y n t h e s i sl o a d m o d e l i n gm e n t a l i t y ，h a sc a r r i e do nt h ed e t a i li n v e s t i g a t i o ns t a t i s t i c s t ot h eh u n a n e l e c t r i c a ln e t w o r kl o a dc h a r a c t e r i s t i c i nt h el o a dc h a r a c t e r i s t i ci n v e s t i g a t i o nf o u n d a t i o n ， t h ep a p e rh a so b t a i n e dt h ea c t u a lp r o p o r t i o no fi n d u c t i o nm o t o ra n dt h ec o n s t a n t i m p e d a n c e1 0 a do f4 8t r a n s f o r m e rs u b s t a t i o nu n d e r3d i f f e r e n to p e r a t i o n a lc o n d i t i o n h u n a ne l e c t r i c a l 研du s i n gt h es y n t h e s i sp r o c e s s i n gm e t h o d ，t h ec o n c l u s i o nh a st h e v i t a ls i g n i f i c a n c et ot h ee l e c t r i c a lp o w e rs y s t e ms i m u l a t i o nc o m p u t a t i o n t h ep a p e rh a v ep u tf o r w a r das e to fs y s t e ma p p r o a c ho ft h ec o m p o n e n t b a s e d m o d e l i n ga p p r o a c h o nt h ep r e m i s eo fa n a l y s i sa n dp r o c e s s i o nt h ed a t a ，t h ep a p e rh a s u s e dt w of u z z yc l u s t e r i n gt oc h o o s et h ec h o i c ei n d u s t r yc o n s u m e r s ，t h a ti s ，t h ef u z z y e q u i v a l e n tr e l a t i o nc l u s t e r i n ga n dt h ef u z z ycm e a n sc l u s t e r i n g t h ep a p e ri sa n a l y z e d 4 8t r a n s f o r m e r si nt h et w om e t h o d sa n dt h ec l a s ss y n t h e s i sc h a r a c t e r i s t i co ft h ef u z z y e q u i v a l e n tr e l a t i o ni so b t a i n e du s i n g t h ew e i g h t e da v e r a g em e t h o d t h ef u z z ycm e a n s c l u s t e r i n gr e s u l t si sm o r er e a s o n a b l ea n de f f e c t i v et h a nt h ef u z z ye q u i v a l e n tr e l a t i o n c l u s t e r i n g t w oc l u s t e r i n gm e t h o d sh a v es o l v e dt h ec o m p l e x i t ya n ds u b je c t i v i t yo ft h e t r a n s f o r m e rl o a dc h a r a c t e r i s t i cc l a s s i f i c a t i o ni nl o a dm o d e l i n g l o a dm e a s u r e dd a t ai sr e g a r d e da ss t o c h a s t i cd i s t u r b a n c eo fv o l t a g e t h ep a p e r a p p l i e st h r e el a y e rd e c o m p o s i t i o na n dr e - c o n s t r u c t i o no fw a v e l e tp a c k a g em e t h o dt o a n a l y s i sl o a dm o d e l i n gd a t a ，a t t a i n c h a r a c t e r i z e sv e c t o ro fl o a d d a t a ，c o n s t r u c t c h a r a c t e r i s t i c sv e c t o r ，w h i c hi su s e dt oc l a s s i f yl o a dd a t a b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c s v e c t o ri ss t a n d a r d i z e d ，l o a dd a t ai sc l a s s i f i e db yf u z z ys u b t r a c tc l u s t e r i n gi nt h ep a p e r t h em e t h o di sp r o v e dv a l i d ，w h i c hi sh i 曲p r e c i s i o na n dc o n v e r g e n c eb yt h ee x a m p l eo f i v - t h ea t t a i n i n gc h a r a c t e r i s t i c sa n dc l u s t e r i n go fd y n a m i cl a ba n dt r a n s f o r m e rs u b s t a t i o n d a t a i ti st h es i g n i f i c a n tt ol o a dm o d e l i n gp r o c e s s i n gt h ea m o u n to fl o a dd a t a t oo b t a i na c c u r a t el o a dm o d e l i n g ，an e wl o a dm o d e l i n gm e t h o di sp r o p o s e di nt h e p a p e r , w h i c hi sf u z z yn e u r a ln e t w o r kl o a dm o d e l i n gb a s e d o ns u b t r a c t i v ec l u s t e r i n g b ya n a l y z i n gi n p u ta n do u t p u td a t a ，t h ep a p e rs e tu pt h em o u n tf u n c t i o nt oc l a s s i f yi t s c l u s t e r i n gn u m b e ra n da d j u s tc l a s sc e n t e r i nt h i sw a y ，t h em e t h o dc o n f i r m sm e m b e r f u n c t i o np a r a m e t e r so ft h ei n i t i a lf u z z yl o a dm o d e l t h em e t h o dc a no b t a i nf u z z yr u l e s t h r o u g ht h en e u r a ln e t w o r ks t u d yt om o d e l i n gd a t a ，o p t i m i z et h ep a r a m e t e rm e m b e r f u n c t i o nb ya m e n d i n gt h el i n k a g ep r o p o r t i o ni nt h eb a c kp r e v a l e n c ea l g o r i t h m s oi tc a l l i d e n t i f yt h el o a dm o d e lc o n s t r u c ta n da t t a i no p t i m a lp a r a m e t e ro ff u n c t i o nm e m b e r t h e l o a dm o d e ls y n t h e s i sa b i l i t yi sp r o v e db ys t i m u l a t i n go t h e rl o a dd a t a k e y w o r d s ：l o a dm o d e l i n g ；c o m p o n e n ta n dm e a s u r e db a s e dm o d e l i n ga p p r o a c h ； c o n s u m e rs e l e c t ；c l a s s i f i c a t i o na n ds y n t h e s i s ；d e c o m p o s i t i o na n dr e c o n s t r u c t i o n ； l o a dc h a r a c t e r i s t i c se x t r a c t i o n ；s u b t r a c t i v ec l u s t e r i n g ；f u z z yn e u r a ln e t w o r kl o a d m o d e l i n g v 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得 的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个 人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承 担。 作者签名：夕b 蓑乡支 日期：2 。9 年夕月矿日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密毗 ( 请在以上相应方框内打“、”) 作者签名： 导师签名： 布名双 日期：2 0 0 9 年厂月a 日 日期： 2 0 0 9 年广月0 日 第1 章绪论 【摘要】本章从综合负荷的概念出发，综述了负荷模型对仿真计算的影响，电力系统负荷 建模方法、模型结构和参数辨识的最新理论和研究成果。分析了负荷模型参数分散性的原因 以及模型分类和综合研究必要性。模型的验证工作是负荷建模进入实用化的关键之一，论文 指出当前模型验证的困难所在。本章综述了负荷模型在电压稳定研究中的应用现状。论文总 结了作者所作的主要研究工作，展望了负荷建模研究的未来的研究方向，指出应该对特殊行 业和特殊用电设备的建模以其对电网的运行分析引起足够的重视。 1 1 负荷建模的重要意义 现有电力系统以集中发电、远距离输电和大电网互联为主要特征，在大电网 的脆弱性日益凸显的情况下，尤其是在近年来世界范围内接连发生几次大面积停 电事故以及冰冻雨雪灾害期间的大面积停电事故之后，电网的安全可靠性问题越 来越受到人们的广泛关注。数字仿真是研究分析电力系统运行机理的重要的科学 工具之一，其基础是电力系统主要元件的数学模型。电力系统元件模型对电力系 统分析控制和安全运行的仿真结果有着十分重要的影响。主要包括发电机、原动 机、调速器、变压器、无功补偿设备、线路和综合负荷等。而综合负荷模型对仿 真结果的正确性和有效性具有至关重要的作用，甚至在某种情况下可得出截然相 反的结论。由于综合负荷自身的随机性、分散性、多样性和非连续性等所形成的 困难，负荷建模研究成为电力系统公认的世界性难题。随着电力系统分析研究不 断向纵深发展，负荷建模正成为电力系统仿真分析领域的具有挑战性的研究方向， 引起了电力系统工程界与学术界的高度关注【l - 3 】。负荷建模中的综合负荷是指从大 功率传输点( 例如5 0 0 k v 、2 2 0 k v 或1 1 0 k v 母线侧) 看进去的所有负荷集合， 不仅包扩各种各样的单个负荷元件，还需计及降压变压器、次传输系统和配电系 统的线路、电缆、无功补偿设备、配电网电压调节器、较小的区域发电厂等【4 】。 这种考虑了配电网参数的等值负荷模型如图1 1 所示。综合负荷建模就是根据已 知客观的信息、准确地确定负荷的模型结构与模型参数的过程。当电压或频率缓 慢变化时，负荷特性用不含时间的纯代数方程组描述，即用综合负荷静态模型； 对于动态负荷元件，当电压或频率急剧变化时，负荷特性应当采用完整的动态负 荷模型描述。动态方程由含有状态变量的微分方程程组构成，其一般描述如式( 1 1 ) 所示： ip = p ( u ，f ，口，f )，11 、 lq = q ( u ，f ，f ) 式( 1 1 ) 中p 、q 为综合负荷的有功功率和无功功率，u 为综合负荷母线电压， 厂为系统频率，口、为综合负荷模型参数向量，不同的负荷构成和动静态模型 结构，其参数的物理意义也不尽相同。 电力工程界日益认识到电力负荷建模的重要性以后，国内外兴起了新一轮的 研究和实践的热潮。美国2 0 0 3 年“8 1 4 ”大停电以后，联合调查组在其最终报告中 指出以往采用的综合负荷模型都不合适该过程的故障反演【3 1 。我国国家电网公司将 负荷建模列为近期重点开展的工作。同时各省市、地区电网公司也展开了相应负 荷建模科研项目。由中国电力科学研究院主办的电网技术杂志在2 0 0 7 年曾出 版两期特辑( 第4 和5 期) 报道相应的进展情况、研究成果和未来需要解决的难 题，这些科研成果的公布为推动我国负荷建模研究的进展起到了极大的推动和促 进作用。但是必须清醒地认识到，所有的研究工作虽然卓有成效，但是离电力系 统精确的仿真分析要求还有很大的差距，因为不同的研究问题对电力系统模型的 要求也不尽相同，这就要求电力建模工作者根据具体的应用情性深入研究所需要 的模型和参数，已适用不同精度的仿真计算。这是电力系统负荷建模研究必须面 对的现实问题。 无功补偿设备等值z i p 模型动态电动机小型发电机 图1 1 电力系统的综合负荷模型 1 1 1 负荷模型对潮流计算的影响 目前电力系统的潮流计算中，负荷通常采用恒功率模型。该模型在电网运行 条件良好的情况下是可行的而且满足工程精度要求，即节点电压在额定值附近波 动时潮流解不存在是否收敛的问题，通常都是有解。但对于运行条件恶劣的情况 下，即节点电压远离额定值，相角偏差也较大时，则潮流计算可能会发散导致无 解。当采用指数模型，幂函数负荷模型则会改善其收敛性，原因是负荷在电压偏 离额定值较远时，吸收的功率( 有功和无功) 会有很大的变化而并非恒定p j 。国 内普遍应用的电力系统分析综合程序p s a s p 计算潮流时，采用4 0 的恒阻抗和 6 0 的恒功率负荷模型同样存在上述问题。事实上，当电压低于7 0 的额定值时， 作为负荷主要组成部分的感应电动机已经失稳而脱离了系统，显然6 0 的恒功率 模型不符合实际运行的系统。此时如果采用考虑实际负荷随电压变化的幂函数模 型则潮流计算的收敛性会大为改善。其原因是潮流计算的负荷模型没有真实反映 实际的物理过程，即当电压下降时，负荷吸收的有功功率和无功功率都有所下降。 因此从潮流计算的角度要求选定合适的负荷模型。 1 1 2 负荷模型对小扰动稳定计算的影响 电力系统区间低频振荡时会涉及到系统内大量的发电机，从而造成系统电压 和区域频率的明显变化，故负荷的电压特性和频率特性对振荡具有重要的影响。 文献 5 】强调了精确的负荷模型对系统具有镇定的作用。在分析区域振荡时，除考 虑发电机励磁控制系统的作用外，原动机的转矩速度特性和负荷特性也是应该考 虑的重要因素。i e e e 对美国西北部电网的研究中指出【6 】，在该系统的小扰动动态 稳定分析时，采用恒阻抗的负荷模型比实际的负荷模型得出的结果乐观，其偏差 在2 5 左右。因此分析区域振荡时，必须正确考虑综合负荷的电压频率特性对系 统阻尼的影响。 1 1 3 负荷模型对暂态稳定计算的影响 电力系统在大扰动的情况下，发电机输入的机械功率和输出的电磁功率失去 平衡，引起转子速度和相角的变化，机组间发生相对摆动，进而影响发电机的剩 余转矩，而负荷对暂态稳定计算和功率极限的影响极大。负荷模型对暂态稳定的 影响是通过负荷功率随电压、频率的变化影响作用在发电机上的电磁功率，进而 影响对各发电机起加速或减速的剩余转矩。在故障初期电压下降较大而频率变化 较小，故只考虑负荷的电压特性对功率的影响。在故障后期频率变化较大，所以 须考虑频率特性对功率的影响，即负荷模型对暂态稳定的影响主要表现在系统第 一摆稳定性上。负荷模型对暂态稳定的影响不能单纯的认为是使计算结果趋于保 守或是乐观，必须根据实际的工况而定。文献 7 】研究了挪威和瑞典的综合负荷特 性，研究结果表明，当降低地区负荷的电压敏感性时，如果该地区是输送端，则 联络线的传输功率极限会提高；反之，若该地区时收受端，则联络线的传输功率 极限会下降。仿真实践表明，对于电压、频率变化幅度很大的暂态过程，采用静 态负荷模型是不合适的。文献 8 】在研究一个从联网的大系统解列的局部系统的动 态行为时，发现采用静态模型和动态模型时计算结果相去甚远，故该文献特别强 调在较大的电压、频率波动的暂态稳定计算时采用动态模型的必要性。文献 9 也 特别强调当结果对负荷模型的敏感度较高时，应该采用动态负荷模型，其推荐使 用感应电动机模型。在评价负荷模型对暂态稳定的影响时重点注意模型对最大传 输功率、极限切除时间的影响，而不仅仅对个别发电机功角摇摆幅度的影响。因 此在暂态稳定计算时必须考虑负荷的自我调节能力对功角稳定的影响。 1 1 4 负荷模型对电压稳定计算的影响 对于电压稳定领域的研究，目前还存在很多问题，甚至对于电压失稳机理的 认识也没有统一的说法。但有一点是明确的即：负荷在电压稳定问题中扮演极其 重要的角色，负荷模型在很大程度上影响着电压稳定的结果。如文献 1 0 】指出，在 重现1 9 8 3 年瑞典电压崩溃事故的仿真计算中，开始采用简单的静态负荷模型无法 解释电压崩溃的过程，当意识到稳定计算中常用的负荷模型已经不能正确反映低 电压的特性时，最后采用计及感应电动机、照明、空调等用电设备的比较详细的 负荷模型时才给整个崩溃过程以合理的解释。文献 1 1 1 2 采用小扰动分析法研究 了电压稳定域与静态幂指数负荷模型的关系，研究表明，电压稳定问题与综合负 荷的电压特性关系极为密切。文献 1 3 1 7 进一步指出，确定负荷动态特性在电压 稳定问题的主导地位，建立适合于电压稳定性研究的负荷模型将是电压稳定理论 走向成熟的关键所在。 1 1 5 负荷模型对继电保护的影响 电力系统综合负荷模型对继电保护装置的闭锁时间和距离保护的整定有很大 的影响。文献 1 8 】通过仿真对台湾电网超高压输电系统进行研究，表明负荷模型与 保护闭锁和距离整定的相互关系，通过对不同的负荷模型进行比较，发现当系统 出现摇摆时或故障切除以后，i e e e 提供的动态负荷模型最能代表台湾电力系统的 负荷特性，而且如果选用不恰当的综合负荷模型，将可能使发生摇摆的电力系统 摇摆更加严重。 建立与实际情况尽可能吻合的负荷模型的重要性已被电力研究工作者和现场 的调度运行人员所认识和重视f 1 9 。2 2 1 。但是由于建模理论仍没有达到实用化的程度， 调度部门通常根据自身经验，采用不同动静态比例的综合负荷模型。电力系统负 荷模型对各种仿真结果都有不同程度的影响，上述仅涉及几个主要的方面，进一 步广泛深入的研究必须锲而不舍的坚持下去。负荷建模是一个面广量大、理论联 系实际的科研难题，要使负荷模型理论真正来指导电力工程实践，摆在负荷建模 工作者面前的征程依然任重而道远。 1 2 综合负荷建模方法 综合负荷建模工作开展几十年以来，科研工作者建立的综合负荷建模方法可 以归纳为：统计综合法( c o m p o n e n t b a s e dm e t h o d o l o g y ) 、总体测辨法( m e a s u r e m e n t b a s e dm e t h o d o l o g y ) 和结合统计综合与总体测辨二者优点的统计测辨法( h y b r i d m e t h o d o l o g y ) 。本论文的主要工作就是基于统计测辨法的原理展开。下面分别介绍 统计综合法和总体测辨法。 统计综合法的思想是将综合负荷看成单个用户的集合，每一用户则是各类用 电设备的集合。该方法首先要求将电器分类并确定各类电器的平均特性，然后根 据各类用电设备的容量比例，最后得出综合负荷模型和参数。统计综合建模方法 是通过实验和数学推导得到每种典型用电设备的数学模型和模型参数，然后在综 合负荷点( 例如枢纽变电站或负荷母线) 综合统计出各种典型用电设备的组成成份 和容量比例，最后综合分析这些数据得出该综合负荷点的静态负荷模型。文献 2 3 】 对调查统计的典型用户进行了精选，提高了统计综合法的建模精度。已有文献尽 管从建模方法和用户精选做了研究，但无法克服统计综合法建模的费时费力的缺 陷，如何利用计算机技术和网络技术提高统计综合的效率应当引起建模工作者的 重视。文献 2 4 】利用统计综合的方法得出了某电网感应电动机和恒定阻抗的比例， 为暂态仿真的常用的4 0 的恒阻抗和6 0 的感应电动机负荷模型提供了比例参 考。文献 2 5 】基于统计综合的方法统计了工业感应电动机的定子漏电抗的大小，为 研究感应电动机参数对电压稳定的灵敏程度作了探讨。对于暂态仿真的感应电动 机参数，从统计的角度进行研究是一种思路，但统计的片面性无法避免。文献 2 6 】 利用服务器和客户端的w e b 技术编制了调查用户负荷构成成分的在线软件，完 成了台湾电网的1 7 0 0 用户负荷成分调查。调查统计法的标准制定和利用现代的网 络技术在线修正区域电网的特性调查是统计综合法值得进一步研究的方向。由于 统计综合法的工作量大且难以获得准确的统计结果，致使国内对此研究相对较弱。 调查的方法和机制没有建立，缺乏完善的机制和统一的标准也制约该方法的应用 推广。该方法存在的缺点：( 1 ) 需事先统计大量的典型用户的负荷组成及其比例， 工作量大且难以获得准确的统计结果。( 2 ) 各电器元件的平均特性难以准确模拟 和确定。( 3 ) 对无功电压特性和频率特性以及动态特性难以准确模拟。 总体测辨法的思想是将综合负荷作为整体，先从现场采集测量数据，根据这 些数据辨识出综合负荷模型结构和模型参数，最后再用大量的实测数据验证模型 的综合描述能力。围绕总体测辨法的建模和参数辨识国内外学者作了大量的研究 工作，发表了一系列的研究成果【2 7 】。目前国内的建模研究主要基于总体测辨法 展开。基于此方法的数据主要来源于捕获的自然扰动数据，而现场实测的人为故 障、大扰动数据较少。中国、美国、日本、加拿大和澳大利亚等国在实际系统中 进行了大量的研究并且相继开发了一批电力负荷特性记录装置，记录了大量的数 据并以此为基础进行总体测辨法的负荷建模研究。该方法简单实用，不需要先验 数据，目前该方法不断吸收系统辨识的最新成果，研究工作十分活跃。i e e e 负荷 建模工作组自1 9 8 2 年成立以来，对指导负荷建模的研究和总结负荷建模的研究成 果起到了重要的作用，其不定期发表的专题报告以指导并推动负荷建模工作的研 究。1 9 9 3 年的报告统一了负荷建模的许多术语和定义，总结了不同类型负荷、不 同分析目的的负荷模型的构造技巧和需要考虑的重要方面【4 引。1 9 9 5 年2 月的报告 列出了国际上学者们在负荷建模研究中提出的许多有价值的负荷模型以及他们的 文献和著作，以期推动负荷建模深入研究和实际应用，同时也作为负荷模型标准 化的补充【2 4 】。1 9 9 5 年8 月的报告推荐了用于电力系统潮流计算和动态仿真的标 准化负荷模型，为各种仿真程序的使用者进行负荷模型数据转换提供了方便。该 方法缺点是：( 1 ) 需要安装大量的监测设备投资大。( 2 ) 由于大扰动不经常出 现，所以监测周期长。 随着建模工作的深入，负荷建模科研工作将统计综合法和总体测辨法进行了 优势互补，从而诞生了综合测辨法。其思想是在建模前期，从静态的角度用统计 综合的方法确定综合负荷的构成成分。在此基础上有针对性的采用总体测辨方法 进行负荷建模。这是一种非常有前途的方法，也是未来负荷建模工作的必由之路。 本论文的主要工作即按此思路展开，即在调查统计的基础上，基本掌握各变电站 的负荷构成和动静态负荷比例。通过分类与综合，找出电网有代表性的典型变电 站作为负荷特性记录装置的安装地点，采集其动态扰动数据，在此基础上采用总 体测辨法研究，建立典型变电站动态负荷模型，最大程度的探求接近负荷本质的 特征及其参数。 1 3 综合负荷的模型结构 综合负荷模型有多种分类形式，按模型反映负荷的特性可分为静态( s t o i c m o d e l ) 和动态( d y n a m i cm o d e l ) ；按模型描述方式可分为机理和非机理；按模 型线性化程度可分为线性( l i n em o d e l ) 和非线性( n o n l i n e rm o d e l ) ；从模型 是否与频率相关来看，可分为电压相关模型和频率相关模型。而通常按动静态负 荷模型来分类，静态模型用代数方程描述，动态模型用微分方程或差分方程描述。 在工程实际的仿真计算中，因为负荷模型有多种，有必要对其进行选择。模 型结构形式的选择，主要取决于模型的应用目的及对精度的要求，同时还要考虑 模型处理的简单性和参数获取的方便性。模型的精确性和简单性之间往往存在着 矛盾，因而有必要在两者之间进行权衡。 负荷模型的选择原则 在选择模型时，可以参照下列原则：( 1 ) 静态模型一般适用于以下情况： 稳态问题( 如潮流计算) ；长期动态过程；负荷中以静态成分为主，如商业、 民用负荷。而在下列情况下，宜采用动态模型：工业区；负荷中包含大量感 应电动机；系统瓦解；自励磁及次同步扭振；为了改善稳定性而应用并联 无功控制装置的研究。( 2 ) 当负荷中成分比较单一时，选择机理式模型较好。这 种模型物理概念明确，能反映负荷的内部物理现象。而当负荷成分比较复杂时宜 选用输入输出模型。这种模型结构简单、通用性强，可以反映负荷的外部总体特 征。( 3 ) 当动态运行点偏离稳态运行点较小时，可选用线型模型，如静态稳定； 这种模型便于分析，计算量小；而当运行点偏离稳态运行点较大时，宜采用非线 型负荷模型，这种模型精度高，计算量大。( 4 ) 电力系统中频率变化比较缓慢。 因此，在短期动态过程分析中，可以不计负荷频率特性。而在长期动态过程分析 中则要计及。( 5 ) 由于恒定阻抗模型处理方便、节省计算时间及内存空间，所以 这种模型仍将被经常采用，特别是在没有系统数据可以供建模用以及负荷影响较 小的场合。 1 3 1 静态负荷模型 静态负荷模型主要反映综合负荷的有功、无功随频率、电压缓慢变化而变化 的规律，通常用不含时间的纯代数方程组描述。其数学形式主要是幂函数模型、 多项式模型以及在此基础上的改进模型。通常幂函数模型在电压变化范围比较大 的情况下仍能较好地描述负荷的静态特性，但对于空调等负荷，低电压下随电压 降低吸收功率反而增加，这样的负荷特性用一个幂函数模型难以作整体描述，而 采用多个幂函数模型相加的形式则可能得到满意的结果。建立静态模型的方法有 统计综合法、稳态实验法和在线辨识法。文献 2 】列出了典型用电设备的静态参数 以及感应电动机和空调等用电设备的静态特性方程。它是统计综合负荷建模的基 础工作之一，但必须考虑负荷设备型号的差异。目前通过统计综合法详细建立负 荷的静态模型的文献很少见诸报端。静态负荷模型主要用于潮流计算和以潮流为 基础的稳态分析。由于大部分计算程序采用多项式模型，而在电压低于0 6 u n 相 应的模型转化为恒阻抗模型，所以多项式负荷模型不存在电压为零时功率不为零 的问题。文献 4 9 】提出一种改进的幂函数模型，扩展了幂函数模型的使用范围，提 高了拟合精度。文献 5 0 对不同的家用电气设备进行了综合，得出了静态幂函数模 型并考虑了频率的影响。文献 5 1 】研究了在小水电系统中负荷模型的频率特性。上 述文献主要针对不同的用电设备、不同设备的组合以及在不同的运行状态下的静 态模型结构和模型参数进行研究。但对于某些特殊的大型的用电设备未曾阐述， 例如大功率的整流设备、大功率的牵引电力机车和冲击性冶炼负荷等。上述所提 的综合负荷在某些所占比例较大的综合负荷节点重点基于考虑。 1 3 2 动态负荷模型 动态负荷模型分为机理模型和非机理模型。负荷动态机理模型通常就是感应 电动机模型，它采用异步电动机的简化r 型电路，但其中的转差率s 为状态变量， 或采用以暂态电势e 为状态变量的异步电动机暂态等值电路。这种模型的最大优 点是具有明确的物理意义，易于被人们理解。其不足之处是对于某些用电设备难 以获得准确的模型参数。由于负荷内部结构的复杂性，用机理模型难以描述其复 杂特性，因而其实用性受到一定的限制。文献【5 2 】基于实测负荷数据，全面研究了 感应电动机模型，结果表明其综合描述能力较强且内插外推特性较好，但模型参 数具有不可解释性。文献 5 3 1 在上述基础上，采用解耦辨识的方法，提出一种增加 无功功率静态补偿的新的感应电动机模型。文献 5 4 对感应电动机的三种模型从计 算精度、参数获取和应用场合进行了比较，为模型选择提供了依据。文献 5 5 建立 考虑线路参数和无功补偿的改进感应电动机模型。文献 5 6 对感应电动机的参数进 行了加权平均得出了感应电动机的综合负荷模型参数。文献 5 7 】对感应电动机对受 端无功的传输进行了研究。文献 5 8 】建立新的传递函数的感应电动机动态模型，实 例表明拟合精度很高，但模型没有明确的物理意义，其实质为差分模型。文献 5 9 】 建立了适用于快速暂态稳定计算的新型负荷模型并进行了参数辨识。上述文献对 感应电动机模型进行了深入研究，对机理模型的结构改进、参数辨识和对暂态仿 真的影响进行了分析。对于综合负荷的感应电动机模型，其模型本身已经失去了 感应电动机的物理机理，只是一种具有良好的描述和综合能力模的型而已。所以 其参数和结构已经不是单纯的感应电动机，不必苛求其物理解释性。 考虑综合负荷中低压配网结构、用电设备分布和配网线路参数影响以及综合 负荷在电网中的位置应该是今后研究的重点之一。 1 3 3 负荷输入输出模型 负荷的输入输出模型是在系统辨识理论发展过程中从大量具体的动态系统建 模中概括出来的，对动态系统具有很强的描述能力，其本质是将系统负荷问题看 成黑箱，只需建立输入输出表达式，并不苛求模型的机理解释，因此也称为非机 理模型。非机理模型有常微分方程模型、传递函数模型、状态空间模型、时域离 散模型和考虑负荷模型非线性而提出的人工神经网络模型。文献 6 0 从动态综合的 角度提出线性二阶差分的动态负荷模型。文献 6 1 将混沌神经网络理论引入负荷建 模建立一种混沌神经网络模型。文献 6 2 采用改进b p 神经网络来确定负荷机理模 型中动静态比例；文献 6 3 】采用基于k o h o n e n 神经网络对电力系统负荷动特性 进行了研究。文献 6 4 利用减法聚类对建模数据进行分类后，建立模糊神经网络符 合模型，为建立新型的电力电子设备模型结构作了积极的尝试。目前还不存在一 种被人们普遍认同的广泛使用的模型结构。模型结构的确定需要针对具体的对象 和建模的目的，很难找到一个绝对有效的非机理模型。随着新型用电设备的出现、 空调负荷比例的激增、交直流混合输电、电力机车和电弧炉等的出现，使得本来 很复杂的综合负荷建模工作更加复杂化，传统的机理模型和非机理模型受到严重 的挑战，因此必须提出新的负荷模型与之相适应也是一个研究方向。对于非机理 模型在模型的拟合上理论上并不具有难度，但是非机理模型对暂态仿真计算的影 响关联性是摆在负荷建模工作者的另一难题，即非机理模型的参数如何跟电力系 统的仿真研究建立关系。此外非机理模型是通过什么途径和方式影响暂态稳定的 结果需要深入研究。 1 4 模型参数的辨识和分散性 1 4 1 参数的辨识 当负荷模型结构确定后参数辨识就相对比较容易，其本质是一个单纯的数值 优化问题。经典的优化方法有直接法和解析法两种，但经典的优化方法都存在一 个缺点：对目标函数要求苛刻。如果目标函数峰值不唯一，则容易将解收敛至初 值附近的局部最优解【6 5 6 7 1 。 目前应用比较广泛的是模拟进化类优化算法、遗传算法、粒子群算法等【醯。0 1 。 遗传算法是一种非线性优化方法，是基于自然选择与遗传机理的随机搜索算法。 其基本思想是：按照一定的规则生成基因编码的初始群体，然后从这些代表问题 的可能潜在解的初始群体出发，挑选适应度强的个体进行交叉和变异，以期发现 适应度更佳的个体，如此一代代地演化，得到一个最优个体，将其经过解码，该 最佳个体编码则对应问题的最优解或近似最优解。遗传算法从一组随机产生的初 始解，称为“种群”，开始搜索过程。种群中的每个个体是问题的一个解，称为“染 色体”。染色体是一串符号，比如一个二进制字符串。这些染色体在后续迭代中不 断进化，称为遗传。在每一代中用“适值”来测量染色体的好坏。生成的下一代染 色体，称为后代。后代由前一代染色体通过交叉或变异运算形成。新一代形成中， 根据适值的大小选择部分后代，淘汰部分后代，从而保持种群大小是常数。适值 高的染色体被选中的概率较高。这样，经过若干代之后，算法收敛于最好的染色 体，它很可能就是问题的最优解或次优解。粒子群算法是从生物的群体行为规律 和社会心理学中得到启发，但是与传统的遗传算法不同，该方法将群体中的每个 个体视为多维搜索空间中一个没有质量和体积的粒子，这些粒子在搜索空间中以 一定的速度飞行，并根据粒子本身的飞行经验及同伴的飞行经验对自己的飞行速 度进行动态调整，即每个粒子通过统计迭代过程中自身的最优值和群体的最优值 来不断的修正自己的前进方向和速度大小，从而形成群体寻优的正反馈机制。粒 子群算法就是这样依据每个粒子对环境的适应度将个体逐步移到较优的区域，并 最终搜索、寻找到问题的最优解。 为提高算法对最优解的搜索能力，有学者对这些经典优化方法进行了改进【7 1 1 ， 改变算法过分依赖初值的局面，取得了较好的效果，但这并没有从根本上解决问 题。遗传算法的提出虽然打破了这个僵局，为优化工作提供了一条新思路。但是 该算法本身也存在缺陷，即收敛速度和全局收敛性之间的矛盾。针对这个缺陷， 学者们进行了相应的改进。文献