（电气工程专业论文）基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究.pdf

t h er e s e a r c ho fo n l i n el o a dm o d e l i n gb a s e do n s t a t i s t i c a ls y n t h e s i sm e t h o d b y y a n gf a n b e ( h u n a nu n i v e r s i t y ) 2 0 0 6 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fs c i e n c e a u t o m a t i o no fe l e c t r i cp o w e rs y s t e m i nt h e g r a d u a t es c h o o l o f h u n a nu n i v e r s i t y s u p e r v i s o r a s s o c i a t ep r o f e s s o rm a oy i s e n i o re n g i n e e rz h o u g u a n g d o n g a p r i l ，2 0 1 1 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：桶l 队 日期：) o il 年厂月占1 3 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 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“) 作者签名：1 响纠弋日期：) o i l 年岁月6 日 翮繇毛弋月戤日妙蛑f 月乡日 基于统汁综合法的在线负荷建模方法的研究 摘要 电力系统由发电机、输电网络、电力负荷三部分组成。目前的电力系统仿真 计算中，发电、输电模型的已经非常完善，但负荷模型常采用比较固定的形式， 如恒阻抗+ 电动机模型，这不利于电力系统仿真计算的精度的进一步提高。而随 着电网的信息化、数字化水平的日益提高，详细的在线负荷数据的获得已成为可 能。在这个背景下，本文提出了基于统计综合法的在线负荷建模方法，其主要创 新点为以下两点： 其一是电力系统综合负荷模型群的建立。通过离线采集的行业综合负荷特性 数据、e m s 系统和负控系统采集的负荷组成数据，进行综合负荷特性分析，建立 负荷模型，组成负荷模型群。主要依据为不同类型日、以及同类型日的不同时刻 的行业综合负荷特性不同，对应着母线处的各行业的在线负荷组成也不尽相同， 故在母线处体现的综合负荷特性也种类繁多，因此可以通过不同的综合负荷特性 建立不同类型的负荷模型、以及同类型不同参数的负荷模型，同时再通过理论研 究电力系统不正常运行状况下的运行特性，得出这一些包含比较极端情况的综合 负荷模型，由此组成负荷模型群，它要求具有全面性、覆盖性的特点。 其二负荷模型的选取以及发布。负荷模型选取的依据是：用户的需求、实时 的综合负荷特性。用户的需求是指用户进行不同类型的电力系统仿真计算，需要 不同类型的电力系统综合负荷模型；实时的综合负荷特性是通过e m s 系统、负 控系统采集的在线负荷数据，并利用离线采集到的与之相匹配的行业综合负荷特 性数据，进行实时综合负荷特性的集结，从而得出实时的在线综合负荷特性。在 用户需求和实时综合负荷特性都已得出的情况下，就可以进行负荷模型的选取。 文章最后仿真结果表明，通过此方法得出的负荷模型比目前电力系统中所采 用的经验负荷模型，能更好的拟合实际的负荷特性，证明了该方法的可行性。 关键词：负荷建模；统计综合法；负荷模型群：系统辨识；实时综合负荷特性； 负荷模型选取： t 程硕l ：学位论文 a b s t r a c t p o w e rs y s t e mc o n s i s t so ft h r e ep a r t s ：g e n e r a t o r s ，t r a n s m i s s i o nn e t w o r ka n d p o w e rl o a d i nt h ec u r r e n ts i m u l a t i v ec a l c u l a t i o no fp o w e rs y s t e m ，p o w e rg e n e r a t i o n a n dt r a n s m i s s i o nm o d e lh a v eb e e nv e r yp e r f e c t ，b u tt h el o a dm o d e lh a sb e e no f t e n u s e di nt h er e l a t i v e l yf i x e df o r m ，s u c ha sc o n s t a n tr e s i s t a n c ea n dm o t o rm o d e l ，w h i c h h a sh i n d e r e dt h ea c c u r a c yp r o g r e s so fs i m u l a t i v ec a l c u l a t i o no fp o w e rs y s t e m w i t h t h ei m p r o v e m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dd i g i t a ls t a n d a r d s ，t h eo b t a i n m e n to f d e t a i l e do n l i n el o a dd a t ah a sb e c o m ep o s s i b l e u n d e rs u c hb a c k g r o u n d ，t h i sp a p e r p r o p o s e sa no n l i n el o a dm o d e l i n gi nt h em e t h o do fs t a t i s t i c a ls y n t h e s i s t h em a i ni n n o v a t i o n so ft h ep a p e rh a v et h ef o l l o w i n gt w op o i n t s ： f i r s t ，t h ee s t a b l i s h m e n to fl o a dm o d e lg r o u pf o rp o w e rs y s t e m b a s e do nt h ei n d u s t r yi n t e g r a t e d l o a dc h a r a c t e r i s t i cd a t af r o mt h eo f f l i n ec o l l e c t i o n ，a n dt h el o a d c o m p o s i t i v ed a t af r o mt h ee m ss y s t e m sa n dl o a dc o n t r o ls y s t e m ，l o a dc h a r a c t e r i s - t i c sa r ec o m p r e h e n s i v e l ya n a l y z e d ，l o a dm o d e le s t a b l i s h e da n dl o a dm o d e lg r o u p f o r m e d s i n c et h ei n d u s t r yi n t e g r a t e dl o a dc h a r a c t e r i s t i c sd i f f e ri nd i f f e r e n tt y p e so f d a t eo re v e nd i f f e r e n tt i m ei nt h es a m et y p eo fd a t e ，i n t e g r a t e dl o a dc h a r a c t e r i s t i c so f t h eb u sa r ev a r i o u s t h e r e f o r e ，i ti sp o s s i b l et oe s t a b l i s hd i f f e r e n tt y p e so fl o a dm o d e l s o rt h el o a dm o d e l so ft h es a m et y p ew i t hd i f f e r e n tp a r a m e t e r s m e a n w h i l e ，t h ep a p e r s t u d i e st h e o r e t i c a l l yt h eo p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c so fp o w e rs y s t e mu n d e ra b n o r m a l c i r c u m s t a n c e sa n da r r i v e sa ts o m ei n t e g r a t e dl o a dm o d e l si n c l u d i n gs o m ee x t r e m e c a s e s a n da l lt h e s el o a dm o d e l sf o r mam o d e lg r o u p ，w h i c h r e q u i r e sc h a r a c t e r i s t i c s o fc o m p r e h e n s i v e n e s sa n dc o v e r a g e s e c o n d ，t h es e l e c t i o na n dr e l e a s eo fl o a dm o d e l t h es e l e c t i o no fl o a dm o d e l i si n a c c o r d a n c ew i t ht h en e e d so fu s e r sa n dr e a l - t i m ei n t e g r a t e dl o a dc h a r a c t e r i s t i c s “t h e n e e d so fu s e r s r e f e r st h a tt h eu s e r sn e e dd i f f e r e n ti n t e g r a t e dl o a dm o d e l so fe l e c t r i c p o w e rs y s t e mw h e nt h e ym a k ed i f f e r e n ts i m u l a t i v ec a l c u l a t i o n s “r e a l t i m el o a d c h a r a c t e r i s t i c s i sc o n c l u d e df r o mt h ei n t e g r a t i o no ft h er e a lt i m ei n t e g r a t e dl o a d c h a r a c t e r i s t i c sb a s e do nt h eo n l i n el o a dd a t af r o mt h ee m s s y s t e m sa n dl o a dc o n t r o l s y s t e ma n di n d u s t r yi n t e g r a t e dl o a dc h a r a c t e r i s t i cd a t af r o mt h eo f f l i n ec o l l e c t i o n l o a dm o d e lc a nb es e l e c t e da sl o n ga st h en e e d so fu s e r sa n dr e a lt i m ei n t e g r a t e dl o a d c h a r a c t e r i s t i c sa r ea v a i l a b l e i ti sc o n c l u d e df r o mt h es i m u l a t i o nr e s u l t st h a tt h el o a dm o d e l i n ge s t a b l i s h e dv i a i l i 基于统计综合法的在线负衙建模方法的研究 s u c ham e t h o df i t st h ep r a c t i c a ll o a dc h a r a c t e r i s t i c sb e t t e rt h a nt h ee x p e r i e n t i a lo n e a d o p t e di nt h ec u r r e n ts i m u l a t i v ec a l c u l a t i o no fp o w e rs y s t e m ，w h i c hp r o v e st h ef e a s i b i l i t yo ft h em e t h o d k e yw o r d s ：l o a dm o d e l i n g ；s t a t i s t i c a ls y n t h e s i sm e t h o d ；l o a dm o d e lg r o u p ；s y s t e m i d e n t i f i c a t i o n ；r e a l - t i m ei n t e g r a t e dl o a dc h a r a c t e r i s t i c s ；l o a dm o d e ls e l e c t i o n i v 工程硕f ：学位论文 目录 学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书i 摘要i i a b s t r a c t i i i 插图索引v i i 附表索引v i i i 第l 章 绪论一l 1 1 选题背景一l 1 2 电力系统负荷模型的意义一2 1 3 统计综合法在负荷建模应用方面的发展现状2 1 4 本文的研究内容和主要贡献一4 第2 章 统计综合法负荷建模的基础研究一5 2 1 统计综合法负荷建模一5 2 2 电力系统负荷模型7 2 2 1 电力系统负荷的静态模型8 2 2 2 电力系统负荷的动态模型9 2 3 负荷特性的分析与综合1 2 2 3 1 聚类分析1 3 2 3 2 负荷特性的集结1 9 2 4 系统辨识理论的基本概念2 4 2 4 1 系统辨识的基本原理2 4 2 4 2 系统辨识的步骤2 5 2 4 3 系统辨识的基本算法2 6 2 5 总结2 8 第3 章基于统计综合法的在线负荷建模2 9 3 1 基于统计综合法的在线负荷建模的基本思路2 9 3 2 负荷模型及模型群的建立2 9 3 2 1 综合负荷模型2 9 3 2 2 负荷模型群建立的基本流程3 0 3 2 3 负荷模型群建立的基本流程3 l 3 3 负荷模型的选取以及发布3 3 3 3 1 用户需求3 5 v 基于统计综合法的和：线负荷建模方法的研究 3 3 2 在线综合负荷特性的分析与综合3 5 3 3 3 负荷模型的选取3 7 3 4 负荷模型群的更新4 2 3 5 总结4 2 第4 章 仿真分析一4 3 4 1 负荷模型的仿真分析4 3 4 2 总结4 6 结论4 7 参考文献4 9 附录a ( 攻读学位期间所发表的学术论文目录) 5 2 蜀【 射5 3 v i t 程硕l 学位论文 插图索引 图2 1 统计综合建模法5 图2 2 在线统计综合法负荷建模的基本流程6 图2 3 系统聚类法的基本流程一1 4 图2 4 对象参数数据16 图2 5w a r d 法的选取一17 图2 6w a r d 法的近似矩阵1 7 图2 7w a r d 法的联接树状图18 图2 8 最短距离法的联接树状图1 8 图2 9 静态负荷特性集结示意图一2 0 图2 1 0 动态负荷特性集结示意图2 l 图2 1 2 系统辨识基本原理2 4 图2 1 3 系统辨识的一般步骤2 5 图3 1 在线负荷建模系统总体结构图一3 0 图3 22 2 0 k v 变电站的供电系统示意图3 l 图3 3 电力系统的综合负荷模型3 1 图3 。4 负荷模型群的建立流程3 2 图3 5 负荷模型的选取系统3 4 图3 6 静态负荷模型选取系统3 4 图3 7 基于同类型日思想的正常日综合负荷特性统计的描述3 6 图3 8 三层b p 网络结构一3 8 图3 9 标准b p 算法流程4 0 图3 1 02 2 0 k v 变电站接线示意图一4 l 图3 1 l 基于b p 神经网络法的负荷模型选取模型系统结构图一4 l 图3 1 2b ，和s ，等价图4 2 图4 1p u 曲线图4 4 图4 2q u 曲线图一4 5 图4 3p f 曲线图4 5 图4 4q f 曲线图4 6 v n 基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究 附表索引 表2 1 纺织行业初选典型用户统计表1 6 表3 12 0 0 5 年以后部分区域电网的运行部门在联网计算中所采用的负荷模型3 0 表3 2 纺织行业典型用户负荷设备使用情况调查表3 2 表4 11 0 k v 负荷点的负荷特性数据4 3 表4 2 地方电厂b g 的数据4 3 v i i i t 程硕 j 学位论文 1 1 选题背景 第1 章绪论 计算机已成为了电力系统设计、运行与控制中不可缺少的工具，数字仿真是 电力系统的研究分析的科学手段。由于整个电力系统是由发电机、输电网络、和 电力负荷三部分组成，因此，整个电力系统的模拟精度的提高与以上三个部分的 建模精度密切相关。通过电力工作者的不断努力，同步发电机机器调节系统和输 配电网络等元件模型已经相当成熟，人们可以根据所研究问题的需要选择即满足 精度要求，又尽可能简单的模型，但是电力负荷模型还处于经验模型阶段。 目前，国内工程仿真计算普遍采用一定比例的感应电动机与恒定阻抗的并联 作为暂态稳定计算的综合负荷模型i lj 。并且，全国基本上用一套“典型”感应电 动机参数，至于这套参数是否适合各电网的实际情况则缺乏实际研究。各类电力 系统计算中所采用的负荷模型也相当简单，往往只能从基本的物理概念出发，采 用理想化模型，如：恒功率模型、恒电流模型、恒阻抗模型、或三者的组合。由 于负荷的综合特性与地区的气候、资源、经济发展情况和生活水平等有关，使得 不同地区之间负荷模型及参数具有差异性。这种按照经验确定负荷模型的方法已 变得不尽合理。同时，随着我国主要电网互联进程的推进，电网越来越复杂，电 压等级越来越高，各元件之间的电气距离越来越小，负荷模型对仿真计算的结果 会产生质的影响。不恰当的综合负荷模型会使得计算结果与实际情况不一致，或 偏乐观，或偏保守，从而构成系统的潜在危险或造成不必要的浪费。主要表现在： 首先，在运行方式的选择上，各网、省局都有运行方式科( 组) ，通过稳定计算来 确定安全功率极限，并以此保证系统的安全稳定运行，在计算中，发现负荷模型 及其参数( 如电动机所占百分比数) 的选取对计算结果影响较大，成为目前运行 方式选择计算中的主要问题；其二，目前国内在调度员模拟培训器研制及使用方 面正处于蓬勃发展时期，而其中暂态和中、长期动态仿真都与负荷模型有密切联 系，负荷模型是否正确，将会直接影响到培训的效果；其三，进行电力系统规划 时，采用不同的负荷模型，在临界情况下计算结果可能相差一条线路的投资，相 差上千万元。随着电力系统分析研究不断向纵深发展，以及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，负荷建模也是电力系统公认的 世界难题【2 4 j ，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， 引起了电力工程与学术界的高度关注。只有深入、持久地开展现场测量和应用研 究，才能获得更为合适的负荷模型和参数。因此研究：根据电网的在线综合负荷 基于统计综合泫的在线负荷建模方法的研究 特性，来确定实际仿真计算时所需要负荷模型类型及其参数，是非常有必要的。 统计综合法包括传统的统计综合法与在线统计综合法。利用这种方法进行负 荷建模需要详细的负荷构成统计资料，而由于负荷自身的随机性、分散性、多样 性和非连续性等特点，这些资料的获得往往非常困难。但是随着科学技术的发展 以及电网的信息化、数字化水平的同益提高，实时综合负荷的负荷特性的获得已 成为可能，因此进行基于统计综合法的负荷建模也具有一定的实用价值。本文就 是基于这建模方法，探讨怎么利用实时的综合负荷特性，对仿真模型进行更新， 以满足电力系统实时仿真计算精度的要求。 1 2 电力系统负荷模型的意义 大量的研究结果表明：负荷特性对电力系统仿真计算结果具有重要的影响， 表现在不同的负荷模型对电力系统的潮流计算、稳态计算、小信号动态稳定和电 压稳定有着不同程度的影响，甚至在临界情况下，其计算结果还可能发生质的变 化。国内外许多电力系统负荷建模工作者在分析负荷模型对不同的电力系统仿真 计算的影响时，得出了许多研究成果。如文献【5 ，6 】中详细分析了综合负荷模型对 潮流计算的影响，得出采用恰当的负荷模型能改善潮流的收敛性及计算精度；文 献【7 】通过分析加拿大安大略西北部一个局部系统从互联网大系统解裂后的动态 行为，分析了负荷模型对暂态稳定计算的影响，发现采用静态负荷模型与采用动 态负荷模型的计算结果相差甚远，所以该文献特别强调在较大电压、频率波动情 况下的暂态稳定计算中采用动态负荷模型的必要性；文献【8 1 0 通过分析区域振 荡可能涉及分布于系统中的许多发电机组，造成系统电压、频率的显著变化，解 析了负荷模型对小信号动态稳定计算的影响，得出了负荷的频率特性对系统的阻 尼具有重要影响；文献【1 1 】在重现l9 8 3 年瑞典电压崩溃的仿真计算时，分析了负 荷模型对电压稳定计算的影响，而文献【l2 ，l3 】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。而随点电网互联化程度的提高，电力系统仿真计算在 电网实际运行中所起的作用也越来越大，因此结合当前电网实际情况，进行电力 系统负荷建模的研究，对电力系统的运营调度及其规划，有着十分重要的意义。 1 3 统计综合法在负荷建模应用方面的发展现状 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。其要求将电器分类并确定各类电器的平均特性，然后根据各类电 器的容量比例，得出综合负荷模型和参数。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 工程硕一f ：学位论文 或负荷母线) 统计出各种典型用电设备的组成成份和容量比例，最后综合这些数 据得出该负荷点的综合负荷模型。文献【14 ，l5 】根据常规的电力负荷统计综合建模 方法存在调查统计工作量人、精确度不够、无法计及负荷的同时性、统计信息无 法跟踪负荷的变化等缺点，从而在实际应用中存在困难。提出充分利用营销部门 负荷控制系统采集的用户侧功率信息和能量管理系统( e m s ) 提供的变电站功率 信息，结合经过简化的抽样人工调查统计，实现负荷建模的在线统计综合。由于 负荷控制系统和e m s 系统对用户基本资料与实际用电情况可自动更新，因此， 负荷模型参数可以实现动态、长效管理。文献【1 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17 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快速的完成区域电网的特 性调查是统计综合法值得进一步研究的方向。文献【17 】基于我国的实际国情，提 出了分层次统计综合的系统方法。文献【18 】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。文献【1 6 l8 】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。文献【l9 】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 0 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。相应的还有采用两台或更多的等值感应电 动机l z ，以及在感应电动机上并联有关静态模型等几种形式。文献 2 2 】改进了传 统的机理模型，忽略了励磁阻抗，并选择动态负荷电阻r e 作为状态变量，在保持 精度不变的条件下减少了参数个数，提高了可辨识性。文献【2 3 】提出了一种新的 负荷动态机理模型，该模型考虑了稳态约束条件，即消除了稳态误差又减少了需 辨识的参数个数。文献【2 4 】仿真比较了稳定分析中使用感应电动机模型的高阶和 低阶模型的区别，同时对感应电动机和恒电流负荷不同组成的动特性也作了探讨， 指出电动机负荷比例越大，系统的电压稳定性就越脆弱。文献【2 5 介绍了为解决 综合测辨法负荷建模应用软件系统使用中存在的扩展性差、自动化程度低等问题 而开发的负荷建模软件系统。该系统将原来由单个应用程序完成的负荷建模的任 务分解成几个顺序执行的子任务，并用a g e n t 执行各子任务。在对采样设备、数 据格式、负荷模型等需要实现多种类型兼容的时候，对应地增加a g e n t 即可，因 此具有很好的扩展性。同时系统利用其内嵌的工作流系统实现了流程自动化，能 够实时在线地自动完成负荷模型参数辨识全流程工作。 从以上分析可知，国内外许多学者，对基于统计综合法的负荷建模方法进行 了许多研究，也取得了许多成果，可以说其建模理论，已经基本成熟。但在利用 实时的综合负荷特性，进行综合负荷模型的更新，使实时的综合负荷模型能符合 基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究 实时综合负荷特性，以满足电力系统仿真计算的需要，目前在国内外的研究还处 于摸索阶段1 2 6 , 2 7 , 3 0 。河海大学与福建电网合作设计的在线综合建模系统【2 5 1 ，利用 离线采集的行业综合负荷特性数据与负控系统和能量管理系统采集到的实时负荷 数据，进行负荷节点的在线动态分类，然后建立实时的综合负荷模型，是国内工 作者在在线负荷建模研究方面的一个重大突破。 1 4 本文的研究内容和主要贡献 基于统计综合法的在线负荷建模研究，可以分为两大部分：第一、负荷模型 群的建立；第二、负荷模型的选取。本文的工作围绕着在线负荷建模理论的介绍 而展开。 首先阐述了电力系统负荷建模的重要意义，电力系统建模工作目前的现状、 所面临的困难、以及发展趋势。 第2 章中介绍了基于统计综合法的负荷建模的相关理论和方法。介绍了常用 的电力系统静态负荷模型和电力系统动态负荷模型、行业综合负荷特性的调查与 统计方法以及静态负荷特性和动态负荷特性的集结算法。为第3 章介绍基于统计 综合法的在线负荷建模的提出奠定理论基础。 第3 章提出了基于统计综合法的在线负荷建模理论，其主要创新体现在负荷 模型群的建立，以及可以根据用户需求和实时的综合负荷特性，从负荷模型群中 进行负荷模型的选取，以期保证负荷模型能拟合实时的在线综合负荷特性，满足 现代电力系统仿真计算中对电力系统综合负荷模型的精度的要求。 最后是对全文的研究内容进行总结，以及对下一步研究工作的展望。 第2 章统计综合法负荷建模的基础研究 从数学建模角度来讲，电力负荷建模主要有三种方法【2 1 ：一是统计综合法， 基于元件特性综合的间接法；二是总体辨识法，基于现场实测辨识的直接法；三 是故障仿真法。本章节介绍基于统计综合法的负荷建模的相关知识。 2 1 统计综合法负荷建模 统计综合法【2 】的主要研究成果体现在美国电力研究院( e p r i ) 的联合研究报 告。e p r i 资助了多个负荷建模研究项目，最终成果即为综合负荷特性的计算机分 析程序( l o a d s y n ) 。l o a d s y n 统计综合法负荷建模框图如图2 1 所示。 母线综合负荷 负荷类 负荷成分 元件负荷特性 母线负荷 i 居民负荷l 商业负荷 l 工业负荷】 i 中央空调 荧光灯电加热 p = 厶( u ，f ) q = f o ( ( ，f ) 图2 1 统计综合建模法 这一方法的基本思想是把综合负荷看成成千上万用户的集合，首先在实验室 确定各种典型用电设备的平均特性( 例如荧光灯、电机、空调等的平均特性) ；然 后统计出各类负荷( 如居民负荷、商业负荷、工业负荷等) 中所含典型用电设备 或负荷构成比例，估算出各类负荷的平均特性：最后再根据母线负荷中各类负荷 所占的比例，得出综合负荷的模型。 在采用这类方法时，需要3 种数据资料：( 1 ) 负荷组成及各类负荷所占比重； ( 2 ) 配电网络的参数；( 3 ) 各类负荷的平均特性。一般来说，后两种数据变化较 小，而第一种数据变化较大。但是由于：电网规模越来越大；统计综合工作不可 能随时进行，甚至不能经常进行，而负荷特性是经常变化的，甚至变化很大；调 查的结果只是反应某个时间断面值，随着时间的推移，其调查结果与今后的实际 负荷情况的差别将越来越大，尤其是各种负荷所占的比例、是否投入使用随时间 变化明显等原因，这方法已不再适合当前的电网的负荷建模。随着电网的数字化、 信息化、智能化水平的日益提高，e m s 系统和负控系统的安装，实时综合负荷数 据的获得已成为可能，因此，国内负荷建模研究者【2 1 提出了基于离线数据调查与 在线数据统计相结合的在线综合统计法。其建模过程如图2 2 所示，主要包括如 基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究 下步骤： 1 负荷元件特性试验 负荷元件特性试验一般在专门的试验中心进行。该试验中心配有试验专用的 发电机，以及各类典型的民用电器设备，在该试验中心，可以通过调整用电设备 的电压、频率来测试设备的电压、频率特性。 图2 2 在线统计综合法负荷建模的基本流程 2 行业的分类 行业平均负荷特性是基于统计综合法的负荷建模理论的基本依据之一。通常 对全网用户进行科学合理的行业分类4 8 1 ，分类以国家有关用电行业分类标准为指 导，结合电网实际，着重考虑同类综合负荷必须是负荷特性相同或相近这一负荷 建模的特殊要求，保证在负荷建模时同类负荷在最大限度上具有共同的本质特性， 这是统计综合法负荷建模的本质要求。基于上述基本原则，在负荷特性调研时将 电力用户分为工作( 包括重工业、轻工业和采掘业) 、农业、第三产业和市政生活 六大类共3 9 个小行业。 3 行业平均特性的统计与综合 对每一用电行业，选取若干较有代表性的用户进行负荷特性调查，确定其用 t 程硕f ：学位论文 电设备构成情况及各类电器容量比例。故在选定各行业的调查用户时，既要便于 相应调查统计实施，又要尽可能不遗漏具有代表性的典型用户。因此，调查对象 的确定必须以对调查范围内用户情况全面了解为基础，并在调研过程中及时修正。 根据实际情况，可以从如下几个方面去进行调查统计【2 1 ： ( 1 ) 设备类型的划分 主要分为两大类：电机类设备和阻抗类设备。电机类主要是：同步电动机、 异步电动机、通风设备、空调等带有电机的设备。阻抗类设备主要是：电弧炉、 电阻炉、电热类设备、照明灯所有类似电阻工作的电器和设备。 ( 2 ) 同时率的调查 在所有行业中，都有一个上班与休息时间段之分，而对于所有设备来说，在 工作时间段可能是开启的，而在某些时间段，可能关闭一部分或者全部关闭，这 也是负荷产生波动的原因。因而是调查电动机类负荷和电阻类负荷的比例问题， 所以一定要考虑同一时间内同时运行的设备情况，这就是同时率，这个问题也是 调查成功与否的关键所在。 4 母线处负荷特性的集结 母线处负荷特性的集结通过离线采集到的行业平均负荷特性以及各行业在线 负荷数据，通过负荷特性集结算法获得，具体算法将在后面章节介绍。 5 负荷建模 这是建模的核心部分，体现在建模的算法和软件上，由上两步收集的负荷元 件特性、负荷组成信息连同配电网络结构、运行工况( 电压、频率) 输入负荷集 结程序、通过计算，最终获取接于变电站的静态和动态综合负荷模型。有关负荷 特性集结的具体算法放在后面介绍。 6 实际系统试验 。 用现场试验来验证负荷建模的准确性和实用性。 2 2 电力系统负荷模型 负荷模型一般可分为静态模型和动态模型【2 9 1 。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，即综合负荷静态模型；对于动态负荷元 件，当电压和频率急剧变化时，负荷特性应当采用完整的动态负荷模型描述。静 态模型主要有z i p 模型、多项式模型和幂函数模型。动态模型主要有机理式负荷 模型和非机理式负荷模型。由于电动机负荷在总的负荷总占有较大比例，所以机 理式负荷模型常用电动机负荷模型来表示。根据研究问题的侧重点不同，电动机 负荷模型又可分为五阶电磁暂态模型、三阶机电暂态模型和一阶机械暂态模型 基于统计综合法的n i 线负荷建模方法的研究 1 , 2 1 。非机理式负荷模型将负荷看是一个输入量为电压和频率，输出量为有功功率 和无功功率的“黑箱”，采用系统辨识的方法来确定其输入输出特性，一般有传递 函数模型、差分模型、神经网络模型等。下面将分别对其进行介绍。 2 2 1 电力系统负荷的静态模型 在电力系统的计算、分析与控制中，经常要用到负荷的静态模型。比如：潮 流计算、无功补偿装置规划、电压稳定、频率稳定以及长期动态过程分析等。相 对于建立负荷的动态模型来说，建立负荷的静态模型比较容易。下面介绍几种在 电力系统仿真计算中常采用的传统静态负荷模型。 2 2 1 1 恒阻抗模型 最简单的负荷模型是恒阻抗模型。即根据正常运行方式下负荷点的电压d ：。 和功率爱。= 最。+ ，q 。，用式( 2 1 ) 求出阻抗值 z l o2-丽cto( 2 1 ) 并假定在仿真计算过程中该阻抗值不变。 2 2 1 2 多项式模型 多项式模型的一般数学表达形式如式( 2 2 ) 式所示1 2 j i 尸( y ) = p o z a p 。( u u 。) 1 + ( o p o o f ) 矗馘】 e a 默一 r ，、 l q ( y ) = q o e a q 。( u u 。) 【l + ( a q o f ) 兀蜕】口讲= 1 卜“7 式中：昂、q o 、砜、石分别是在基准点稳态运行时的负荷有功功率、无功功率、 负荷母线电压和电网频率；五一般取系统额定频率，即工频5 0 h z ；尸、q 、u 、 为相应的实际运行参数值；p 、q 为尸、q 相对于昂、q o 的标幺值；口m 、口纵为 模型参数。 如不考虑电压和频率变化对负荷的影响，可将式( 2 2 ) 写为式( 2 3 ) 5：孑；三昂至口肌(u)二,-aek=：19_0 a o k ( u u o ) 。 c 2 3 ， i q ( y ) = = l u j 7 如取k = 2 ，则式( 2 3 ) 可以改写为 磁裂巩户鼍：嬲泛：ea纠pk=1qoa q ( v v o ) ( 2 4 ) iq =o2 + 口口l ( 叫砜) + 口口2 = l 7 则此多项式包含3 个部分：第一项为恒阻抗部分( z ) ，第二项为恒电流部分( i ) ， 第三项为恒功率部分( p ) ，这时的模型常称之为z i p 模型。 2 2 1 3 幂函数模型 静态负荷模型也经常用幂函数表示为1 2 】 工程硕卜学位论文 p：=po(。uuuo)p气”(ffo)p研：a 0 0f f o ) ( 2 s ) 【=( u 玑) ( 卿 、 若不计频率变化的影响，则幂函数负荷模型为 馕耋凇u 暑 亿6 ， i q = q o ( u。) 幽 、。 其中，、q 、弓、o ，为负荷模型的静态特征系数，即：当负荷的功率、电压 及频率均取百分值( 或标幺值) 时，功率对电压及频率的变化率。其计算公式为 静态负荷模型除上述多项式模型及幂函数模型外，上有指数模型、带负指数 的多项式模型、修正型幂函数模型等多种模型。根据国内外大量实验工作经验， 电力系统静态负荷模型一般以采用多项式模型及幂函数模型为主。这两类模型： 从参数个数来看，幂函数模型较少，多项式模型较多；从参数的确定的方便性来 看，幂函数模型及多项式模型都比较方便；从实际应用结果来看，幂函数模型的 精度较高，而且对有功功率、无功功率都适用，z i p 模型对有功功率一般是适应 的，但是对无功功率不一定都适应。 2 2 2 电力系统负荷的动态模型 动态负荷模型按照是否反映负荷的物理特性可分为机理模型和非机理模型两 大类。所谓机理动态负荷模型，是以物理学和电学等基本定律为基础，通过列写 负荷的各种平衡关系式而获得的模型。负荷的非机理模型是在系统辨识理论发展 过程中，从大量的具体的动态系统建模中概括出来的一种数学模型，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。 2 2 2