（电力系统及其自动化专业论文）电力系统综合负荷模型结构研究.pdf

电力系统综合负荷模型结构研究 a b s t r a c t t h e p o w e r s y s t e ms i m u l a t i o ni sv e r yi m p o r t a n ti nt h ea n a l y z i n g ， p r o g r a m m i n g ， d e s i g n i n ga n do p e r a t i n go fp o w e rs y s t e m t h ea c c u r a t ed e g r e er e l a t et ot h es e c u r i t y a n ds t a b i l i t yo p e r a t i n go fp o w e rs y s t e m b e c a u s et h ep o w e rs y s t e ml o a dh a st h e c h a r a c t e r i s t i c s0 fr a n d o m i c i t y ，d i s t r i b u t i v i t y m u l t i f o r m i t y ，t h el o a dm o d e l i n gi sv e r y d i f f i c u l t ，a n dt h el o a dm o d e li sn o tm a t u r e i nt h es t u d i e so fp o w e rs y s t e ml o a dm o d e l i n g ，m o d e ls t r u c t u r ei so n eo ft h eb a s a l a n di m p o r t a n tp r o b l e m t h i sp a p e rs t u d i e dt h et w oa s p e c t so fm o d e ls t r u c t u r e o n ei s m e c h a n i s mm o d e l ，t h ea u t h o ri n s t r u c tan e w “s y n t h e s i si n d u c t i o n m o t o rm o d e l ”t o d e s c r i b ep o w e rs y s t e mc o m p o s i t el o a d t h eo t h e ri sn o n m e c h a n i s mm o d e l ，w h i c hi s d i v i d e di n t ot w 0p a r t s ：0 n ei sn e u r a ln e t w o r kc o m p o s i t e1 0 a dm o d e l ，a n dt h e0 t h e ri s p a r a l l e ld i f f e r e n c ee q u a t i o n sc o m p o s i t el o a dm o d e l t h em e c h a n i s mm o d e li st h em o s te x t e n s i v el o a dm o d e lu s e di nt r a n s i e n t s i m u l a t i o n0 fp o w e rs y s t e m ，s oi t sn e c e s s a r yt 0s t u d yi n d e p t h t h i sp a p e ri n s t r u c ta n e w “s y n t h e s i si n d u c t i o n - m o t o rm o d e l ”t od e s c r i b ep o w e rs y s t e mc o m p o s i t el o a d i n t h i sm o d e l ，t h ed i s t r i b u t i o nn e t w o r ki se q u i v a l e n tt 0as e t0 fl u m p i n gl i n ea n d t r a n s f o r m e r ，a n dt h ei n n u e n c e0 fo i t ca n dt r a n s i e n tr e a c t i v ep o w e rc o m p e n s a t i o na r e c o n s i d e r e d w h i c hi sm o r ea c c u r a t et h a nt r a d i t i o n a li n d u c t o rm o d e l e x p e r i m e n t sw e r e c a r r i e do u tt o t e s tt h i sm o d e l，s o m ed a t as a m p l e sf r o ms u b s t a t i o na r eu s e di n m o d e l i n g t 1 l er e s u l ts h o w st h a tt h em o d e lh a ss t r o n gd e s r i p t i o n0 ft h ep o w e rs y s t e m c o m p o s i t el o a d ，a n dt h em o d e lh a sg o o di d e n t i f i a b i l i t ya n dg e n e r a l i z a t i o n ，w h o s e c o m p o s i t ec a p a b i l i t yi sb e t t e rt h a nt r a d t i o n a lm o t o r m o d e l a n ni ss u i t a b l ef o ra n yn o n l i n e a rc u r ef i t t i n ga ta n yp r e c i s i o nt h e r o e t i c a u ya n d o c c u p i e ss i m p l es t r u c t u r e s oi ti sw i d e l yu s e da st h em o d e l o fp o w e rc o m p o s i t el o a d i np a s tl o a dm o d e l i n gr e s e a r c h t h r o u g ht h ei n - d e p t ha n a l y s i s ，t h ea u t h o rp o i n t so u t t h a tb pa n ni sn o ts u i t a b l ef o rd e s c r i b i n gt h ed y n a m i cc h a r a c t e r i s t i c so fp o w e r s y s t e mc o m p o s i t e1 0 a d t h i sp a p e rc o n s t r u c t e dae l m a nn e u r a ln e t w o r kt om o d e lt h e p o w e fs y s t e mc o m p o s i t el o a d ，a n db a s e do nt h es t u d yo fn e u r a ln e t w o r k ，t h ea u t h o r c o m b i n e dt h ea d v a n t a g e s0 ft r a d i t i o n a ld i f f e r e n c ee q u a t i o na n dn e u r a ln e t w o r k ，a n d p r e s e n t e dan e wp a r a l l e ld i f f e r e n c ee q u a t i o n ，w h i c hh a sg o o da b i l i t yo fd e s c r i p t i o na s d “ f e r e n c ee q u a t i o na n dg o o da b i l i t yo ft o g e t h e rc a l c u l a t i o na sn e u r a ln e t w o r k t h e m o d e l i n gi n s t a n c et of i e l dm e a s u r e dd a t a0 fp o w e rt r a n s f o r m e rs u b s t a t i o ns h o w st h a t 硕士学位论文 t h et h r e em o d e l sp r e s e n t e db ya u t h o rc a ne f f e c t i v e i yd e s c r i b et h ep o w e rs y s t e m c o m p o s i t e l o a dc h a r a c t e r i s t i c sa n dt h e c o m p o s i t e l o a dm o d e lw i t he x c e u e n t p e r f o r m a n c e k e yw o r d s ：p o w e rs y s t e m ；c o m p o s i t e1 0 a d ；l o a dm o d e l ；m o d e ls t r u c t u r e ； i n d u c t i o nm o t o r ；n e u r a ln e t w o r k ；p a r a l l e ld i f f e r e n c ee q u a t i o n 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。 作者虢吐五德 日期：蕊年月苫日 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，在一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“1 作者签名： 导师签名： 寸立倦 日舸蝴年歹月1 日 日期：列年f 月汐日 硕十学位论文 第1 章绪论 1 1 负荷建模研究的背景和意义 电力系统是一个生产、传输、分配、消耗电能的统一整体，由发电厂、输电 网络、和电力负荷三大部分组成。负荷是由成千上万分布在用户处的用电器、配 电网络和变压器组成，在电力系统计算中负荷是指所有这些电器、配电网络和变 压器所消耗的有功功率和无功功率的总和。 目前电力系统的数字仿真已成为电力系统设计、规划、运行的主要工具，相 应的决策无不是以数字仿真的结果为依据。但数字仿真毕竟是仿真，其与实际系 统有着或大、或小的误差误差的大小及性质对该决策的正确性具有决定作用。 如果决策基于悲观的仿真分析结果，则在规划设计方面将会因不必要的加强系统 结构和反事故措施而投入过多的资金，造成浪费；在运行方面采取过分保守的策 略而限制了功率传输的极限，使设备得不到充分的利用。如果决策基于乐观的仿 真分析结果，则在规划设计方面将会导致系统结构、反事故措施方面投入资金不 足，从而产生不合理的系统规划方案，给以后的系统运行造成不便，带来许多运 行限制；在运行方面将导致系统运行于危险的临界状态或疏于防范而造成事故。 仿真结果的误差是由仿真所用模型的准确性决定，目前发电机组和输电网络的模 型已相当成熟，比较而言，电力负荷模型仍相当简单，往往从基本物理概念出 发，采用理想化的模型，如：恒功率、恒阻抗、恒电流或三者的组合。负荷模型 的粗糙已成为制约电力系统仿真计算精度的关键因素。当今，在电力市场化的趋 势冲击下，人们对系统分析软件的精度要求将越来越高，负荷模型的研究也越来 越重要。虽然电力负荷模型很重要，但由于负荷本身的随机性、分散性和多样性 使得负荷模型的建立十分困难，负荷建模仍是公认的难题。 大量的计算和试验结果表明负荷模型对电力系统的潮流计算、暂态计算、电压 稳定、安全分析等都有一定的影响。在临界情况下还可能从根本上改变定性的结 论。 ( 1 ) 负荷模型对潮流计算的影响。当电网运行条件良好时，节点电压运行在 额定值附近，采用恒功率负荷模型的潮流计算不存在收敛问题。但是对于运行条 件恶化的电网，如故障后断开线路或切除发电机组等，系统电压偏离额定值较大 时，采用恒功率负荷模型的潮流计算就会存在收敛问题，这时考虑负荷功率随电 压变化的负荷模型，潮流的收敛性就可以得到改善。不仅如此，在潮流计算中考 虑负荷的静态电压特性，将使仿真结果更加符合电网的实际情况。 电力系统综合负荷模型结构研究 ( 2 ) 负荷模型对电压稳定的影响。系统模型的选取是电压稳定研究的基础。 目前在电压稳定研究领域还存在许多问题，甚至对电压失稳机理的认识也还没有 统一。但有一点是一致的：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分析结果。美国西部电网的研究表明，在小信号稳 定分析中使用恒阻抗模型分析系统的结果，比使用一个较精确的负荷模型的情况 要乐观的多，大约有2 5 的偏差。我国电力系统在暂态计算时发现，不同的负荷模 型对于电厂电力输出和经济性都有影响，这种影响可达到4 6 。一些模型 的采用甚至可能导致错误的结论，可见负荷模型选取的重要性【1 1 。 ( 3 ) 负荷模型对暂态稳定的影响。负荷模型对暂态稳定计算及功率传输极限 的影响很大。在对实际负荷特性缺乏了解的情况下，一个普遍的观点认为采用悲 观的负荷模型可以保证系统的设计和运行处于较安全的区域，实际情况是由于电 力系统的复杂性，同一种负荷特性处于系统的不同地点和在不同的故障条件下对 系统稳定的影响不同，很难找到一个负荷模型使得系统的分析结构总是偏于乐观 或是悲观。 ( 4 ) 负荷模型对小信号功角稳定的影响。区域振荡可能涉及分布在系统中的 许多发电机组，造成系统电压、频率的显著变化。在这种情况下，负荷的电压、 频率特性对振荡的镇定具有重要影响。电力系统发生区域间低频振荡时，不但电 压会波动，而且频率也会明显变化。因而必须研究负荷的电压特性和频率特性及 其影响，要注意的是，这时负荷特性的影响与暂态稳定时并不是一回事。现代大 型电力系统振荡的频率较低，一般在0 1 h z 一2 h z 之间，振荡时间往往较长，可达数 十秒。一般来说，负荷动态模态不分布在这一频率区间，所以负荷的一些动态参 数对系统阻尼影响不大，可以采用准稳态负荷模型。但动态负荷所占的比重会影 响到总体静态特性系数，对系统阻尼具有显著影响，是一个重要参数。 综上所述，电力负荷模型对各种电力系统仿真计算结果都有不同程度的影响， 而现有的负荷模型还十分粗糙，进一步广泛深入的研究仍是很有必要的。在过去 的几十年间，发电机及输电网络的模型结构研究得到了很快的发展，而电力负荷 由于其具有时变性、分散性、随机性、多样性甚至是不连续性等特点，对其进行 精确的建模远比其他电力元件困难，所以负荷建模的研究也相当困难，因此对负 荷建模开展深入的研究工作就非常重要。 1 2 负荷建模的发展和研究现状 1 2 1 负荷建模的方法 迄今为止负荷建模的方法可以归纳为两大类：一类是统计综合法即基于 元件特性综合的间接法；一类是总体辨识法即基于现场实测数据辨识的直接 硕卜学位论文 法。 1 2 1 1 统计综合法 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 确定各种典型负荷的平均特性( 如日光灯、点击、空调器等的平均电气特性) ，然 后统计出各类负荷如居民负荷、商业负荷、工业负荷等这些典型负荷的比例，估 算出各类负荷的平均特性，最后再根据各类负荷的比例，得出综合负荷的模型i 甜。 建模中需要用到：单个负荷元件的平均特性；各类负荷总负荷元件的组 成；负荷分类和组成。 这些数据必学建立一套完整、详细的统计资料，整个负荷的建模过程分为四 个步骤： ( 1 ) 负荷元件特性试验。在专门建立的试验中心进行，试验中心中配备专用 的发电机，装备各类民用及工业用的用电设备，可以调整电压、频率及测试负荷 特性。 ( 2 ) 确定负荷组成。成立由各电力公司参加的专门委员会，负责提供有关负 荷的统计资料。 ( 3 ) 负荷集结建模。这是建模的核心部分，体现在建模软件上，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、运行工况输入网络集结程 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。 统计综合法能获得较精确的静态模型，对无功功率的静态模型和动态模型尚 待改善，该方法需要统计资料比较全，负荷特性比较明确。 1 2 1 2 总体测辨法 总体测辨法的基本思想是将高压母线上的负荷群体看成是一个整体，只注重 该负荷端口对电力系统的电气等效性，而不必详细知道负荷的具体组成。它首先 通过现场实验和在线捕捉电力系统的自然扰动，获得负荷所在母线的电压、频率、 电流、有功和无功数据，然后根据系统辨识理论确定综合负荷模型1 2 1 。 从数据采集角度看，有两种方法获取数据： ( 1 ) 人为干扰下采集数据。通过改变带负载变压器分接头，投切电抗器或电 容器组，切除发电机，系统解列，人为短路等方法获取数据。 ( 2 ) 利用系统自然扰动采集数据。在系统主要负荷测试点安装负荷测试仪， 当系统中出现较大的电压频率波动时，自然采集记录。 总体测辨法无需过多的负荷信息，测试结果具有一定的真实性，但是由于受 人力、财力及系统条件的限制，难以对所有负荷进行实测。 电力系统综合负荷模型结构研究 1 2 2 模型结构 迄今为止，人们提出了大量的负荷模型【3 ，4 1 。按照是否反映负荷的动态特性， 负荷模型一般可分为静态模型和动态模型，前者用代数方程描述，后者则通常用 微分方程、状态方程和差分方程来描述。 1 2 2 1 静态模型结构 基本的静态负荷模型结构为：多项式模型，幂函数模型。 1 多项式模型 根据负荷功率随电压变化特性的不同，负荷可以分为三种类型：恒定阻抗，恒 定电流，恒定功率。其中恒定阻抗代表静止负荷中的照明、电热等用电设备，其 功率与电压的平方成正比；恒定电流代表用电设备的功率与电压的一次方成正比； 恒功率代表转动负荷中的各类电机。 多项式模型可以表示为上述三类负荷按照一定比例的组合。 其中，【，是实际电压，是基值电压，p 、q 为实际电压时吸收的功率，昂、 蜴为实际电压时吸收的功率，口、 6 、c 反映各类负荷所占百分比，则 f 口j p + + 勺一1 h + 乞+ 白l 2 幂函数模型 幂函数模型可以表示为： j p - 昂砜) 昂( 厂： ( 2 2 ) l q q ( u ) 国( 厂兀) 口， 昂、弓、q 、q ，反映了负荷的静态特性，其他参数意义同式( 2 1 ) 。 1 2 2 2 机理动态模型结构 在电力系统中，感应电动机占电力负荷的较大部分，可以将综合负荷看成是 一个等值的静态负荷和电动机负荷，其参数根据等值的条件用系统辨识方法求出。 这种模型采用习惯的电气参数，具有明确的物理意义。在不少电力系统计算软件 4 乙 护一够坦一矽 0 0 勺 勺 o ，o u u a ( 玩 + + p 铲 u 肜、 p 1 h 卜 昂 蜴 p q 硕十学位论文 包中均包含感应电动机模型，因此成为电力系统模型中的重要部分。人们已经提 出了多种感应电动机模型，根据所考虑的暂态过程不同可分为五阶电磁暂态模型、 三阶机电暂态模型、一阶机械暂态模型和一阶电压暂态模型1 5 l 。在电力系统暂态 稳定分析中一般不采用计及感应电机电磁暂态的五阶动态综合负荷模型，该模型 只有在系统电磁暂态分析中，要精确计及扰动点附近动态负荷的作用时才考虑使 用。进行一般的电力系统暂态仿真考虑到计算精度及时间要求，只需使用三阶机 电暂态仿真模型即可。更进一步的简化模型如一阶机械暂态模型主要应用于对动 态有功精度且时间要求较高的场合，一阶电压暂态模型则主要应用于动态无功精 度要求且时间要求较高的场合。对于仿真场合的不同可以根据需要选用上述合适 的机理动态模型。 1 2 2 3 非机理动态模型结构 有时，负荷群中动态成分复杂，难以用物理模型描述。或者，为了降低动态 模型的阶次，突出主要矛盾，人们提出了非机理动态负荷模型，也就是将整个负 荷群当做一个从该节点看进去的“黑箱 或“灰箱”，用一个非机理模型来描述其 输入一输出特性。它并不苛求模型的机理解释，主要强调模型对系统行为的描述 能力。常见的非机理模型可分为三种：线性动态模型、非线性动态模型和人工神 经网络模型。线性动态模型可以采用传递函数、差分方程、状态方程等形式，互 相之间可以转换。非线性动态模型也可以采用传递函数、差分方程、状态方程的 形式，但相互之间难以直接转换，典型的有h i l l 模型、k a r l s s o n 模型、动静综合 负荷模型【们，文献【7 1 证明了这些模型本质是一致的，可以统一。人工神经网络由 于理论上可以任意精度上逼近任意非线性函数【酊，故而对电力系统综合负荷这种 具有很强非线性特性的系统具有很好的应用前景，负荷建模研究者也提出了很多 基于神经网络的负荷模型结构i 舢2 3 1 。 1 2 3 模型辨识方法 电力负荷辨识方法大体可以分为线性和非线性两大类。线性类方法包括最小 二乘估计、卡尔曼滤波【2 4 l 等方法，对于参数线性模型通常是行之有效的，但对于 参数非线性模型，容易产生不准确及收敛性差等问题。然而，电力系统综合负荷 模型本质上属于高阶、非线性、复杂的随机系统，所以有必要研究非线性系统的 参数辨识方法。 非线性系统的参数辨识方法目前大都以优化为基础，其主要过程是寻找一组 最优的参数向量，使得预定的误差目标函数达到最小，即其误差目标函数通常为 m i n e ( d ，u ( f ) ，o ) 一i l l i n 白( y ( d y 。( 七) 1 r f ( y ( d y m ( d 1 其优化算法包括模式搜索法、单纯形法、遗传算法和粒群算法等。 ( 2 3 ) 从原理上 电力系统综合负荷模型结构研究 来说，大体上可以分为基于微分的搜索方法、随机搜索方法、模拟进化类方法三 类【2 5 2 6 1 。 应用于负荷模型参数辨识的优化搜索方法主要是基于微分的搜索技术，可划 分为直接法和解析法两种，直接法主要包括模式搜索法、转轴法、p o w e l l 方法等， 解析法主要有最速下降法、牛顿法、共轭梯度法等。但这些经典的优化方法都有 一共同的缺点：必须给定待辨识参数初始值，且初始值的不同对模型参数的辨识 结果影响很大；对目标函数要求苛刻，不仅有单峰要求，对于基于目标函数解析 性质的优化方法还要求存在一阶导数甚至二阶导数。电力系统综合负荷从理论上 讲具有高阶和严重非线性的特点，目标函数和解空间都相当复杂，解空间内不仅 有多个极值点，且有些极值点之间的差异细微。因此传统优化方法用于负荷建模 往往使参数辨识结果呈现较大的分散性，成为负荷建模研究成果实用化的严重障 碍。而模拟进化类算法通过对自然进化过程进行模拟和抽象，具有良好的全局性 和自适应性，在对非线性、高维度的模型进行优化求解中存在很大的优势。目前 应用比较广泛的模拟进化类优化算法有遗传算法、粒子群算法等【2 7 ，2 8 1 。 ( 1 ) 遗传算法。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1 2 引。 遗传算法从一组随机产生的初始解，称为“种群一，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。 ( 2 ) 粒子群算法。粒子群算法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，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。粒子群算法及时这样依据每个粒 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。 6 硕十学位论文 1 2 4 负荷建模的发展动态及研究趋势 5 0 年代末至6 0 年代中期，随着计算机的发展，负荷模型的研究开始发展，在 恒功率、恒阻抗、恒电流模型的基础上提出了静特性模型及等值电动机模型。 6 0 年代至7 0 年代，同步发电机、原动机、调速系统及励磁系统等模型有了进 一步的发展，但是由于负荷模型的随机性、分散性、多样性等而使负荷建模研究 开展的比较缓慢。 7 0 年代到8 0 年代，结合以往的研究成果提出了统计综合法的研究方法，从此 统计综合法与总体测辨法作为负荷建模的研究的两种重要的研究方法。 进入8 0 年代以后世界范围内的负荷建模研究工作蓬勃的开展，国际大电网会 议( c i g r e ) 及i e e e 都成立了有关负荷建模工作组，开展了相关工作，不定期 的发表一些专题指导，以指导负荷建模方面的研究和及时总结负荷建模方面的进 展【2 1 。 国内近年来在负荷建模方面也开展了一些有益的研究工作：国家电网公司组 织开展了负荷模型适应性研究，深化负荷建模和参数优化工作，并且正在进行数 据中心的建设1 2 9 l ；中国电力科学研究院在考虑配电网络的综合机理模型方面进行 了一系列的研究，并在东北电网、华北电网对各种负荷模型的适应性进行了分析， 并验证了综合负荷模型的有效性i d 4 】；华北电力大学在负荷模型的分类综合，模 型研究及与电力综合仿真软件的接口方面进行了深入的研究1 3 5 4 3 】：湖南大学在与 湖南省电力公司合作在负荷建模软件及数据库的开发，根据负荷特性对负荷进行 分类综合以及对于模型参数的分散性导致的模型实用化困难的问题上在算法及模 型结构研究方面开展了卓有成效的研究i 5 4 l ；河海大学在负荷建模的基础理论研 究及基于日负荷曲线的建模方面做了大量的工作【5 6 5 们。 1 3 负荷模型改进的必要性 电力系统综合负荷建模经过多年的研究，已经形成了相对完整的理论体系， 其中负荷模型结构作为负荷建模研究工作的核心，众多的研究者为此提出了很多 包括机理及非机理的不同的模型结构，也在实际的电力系统仿真中得到了检验。 1 3 1 综合感应电动机模型改进的必要性 感应电动机模型是目前电网仿真计算中最为常用的机理动态负荷模型，不仅 具有实际的物理意义，而且比一般非机理模型具有更强的提取综合负荷本质特征 的能力，所以在电力系统工程仿真中获得广泛应用。感应电动机模型作为机理模 型结构研究的核心，人们据此研究了五阶电磁暂态模型、三阶机电暂态模型、一 阶机械暂态模型和一阶电压暂态模型。其中三阶机电暂态模型由于具有较好的描 述动态综合负荷本质特征的能力及较快的计算速度应用尤其广泛。但是现在电网 电力系统综合负荷模型结构研究 结构日益复杂化，为了电压稳定而投入使用的电力设备也越来越多，如何对传统 的三阶感应电动机模型进行改进以期能够更好的适应这种变化成为我们需要研究 的问题。传统的感应电动机模型通常是一个感应电动机并联恒阻抗或者是并联一 个z i p 静态模型来模拟电力系统综合负荷，把配电网络及其他维持电压稳定的无 功调节设备的影响未加考虑的直接用该模型来描述，这势必导致模型的粗糙，结 构的不合理，参数的分散，使模型对无功的描述能力不足。故如何计及配电网络 及无功调整元件的影响，对感应电动机模型进行改进，使模型更加合理，更能适 应负荷水平的变化，受到越来越多的研究人员的重视。 1 3 2 神经网络模型改进的必要性 由于人工神经网络从理论上可以任意精度逼近任意非线性函数【引，故而颇受负 荷建模研究者的重视，国内外也开展了很多相关的研究工作【9 2 3 l ，比较典型的工 作如文献f 9 1 针对b p 算法存在的收敛速度慢的缺点，在b p 神经网络的误差准则 函数中引入网络输出的能量约束，对基本的b p 算法进行改进，加快了算法的收 敛速度；文献【1 1 1 将线性前馈b p 网络用于进行传统负荷模型中的差分方程模型、 幂函数和多项式模型的参数辨识，但是该方法仅仅是将b p 算法做为一种优化算 法用于参数辨识，对这三种模型结构未进行改进：文献f 1 2 1 提出了两种带外输入 的自回归神经网络n n a r x ( n e u r a ln e t w o r ka u t o r e g r e s s i v ew i t he x o g e n o u si n p u t s ) 模型和带外输入的移动平均自回归神经网络n n a r m a x ( n e u r a ln e t w o r k a u t o r e g r e s s i v em o v i n ga v e r a g ew i t he x o g e n o u si n p u t s ) 模型，在n n a r x 模型中把 系统的输出及其时间延迟量作为模型的输入，而在n n a r m a x 模型另外把模型 的输出自回归作为模型的输入，但是通过该文献模型得到的模型参数要在实际应 用中随时间进行修正，限制了模型的实际应用价值；文献【1 5 】以电压及带有不同 时间延迟的有功功率输出反馈作为输入构造了3 种不同神经网络负荷模型用于负 荷建模，这3 种模型具有反馈环，对历史信息具有一定的记忆功能，在结构上比 单纯的b p 网络有一定改进，但是对于b p 算法的局部最小等缺点未进行讨论。 尽管神经网络应用于电力系统综合负荷建模研究开展了很多的工作，但是这 些研究工作都还局限于b p 神经网络这种模型结构。b p 神经网络或者改进结构本 质上是一种静态的前向型网络，没有动态记忆能力，比较适合单步预测或者是控 制场合，对于电力系统综合负荷这种系统输出受前一时刻或者前n 个时刻系统输 入及输出影响较大的，具有很强非线性动态效应的系统的描述效果比较差，并且 存在关键性的缺陷，故如何运用或构建一种新的神经网络模型结构用于电力系统 综合负荷建模就成为研究的重点。 & 硕十学位论文 1 4 本文的研究内容 论文首先论述了负荷建模的背景及重要意义，分析了负荷模型对电力系统分 析研究的影响，指出了电力系统负荷建模工作的重要性和紧迫性。并对负荷建模 问题的理论基础进行了深入的研究探讨，包括负荷建模的两种重要的方法，对具 体的研究具有指导意义；在模型结构方面研究了现有的静态模型结构，动态模型 结构：在模型的辨识准则与算法方面研究了用于负荷建模辨识中常用的算法，并 对算法的特点进行了分析。最后深入分析了现有的感应电动机模型及神经网络模 型在电力系统综合负荷建模中存在的问题及进行改进的必要性。 第二章首先研究了现有的电力系统综合感应电动机模型，结合目前电网结构 的实际情况深入分析了该类模型存在的不足。针对该模型类存在问题，提出了考 虑配电网集结等效的综合负荷模型，该模型不仅计及了配电网络的参数，而且增 加了无功调整元件，增强了模型对综合负荷暂态无功的描述能力；模型能够自动 辨识o l t c 分接头以及感应电动机容量，增强了模型对负荷水平变化的适应能力； 模型结构更加符合工程仿真计算所模拟综合负荷的实际情况。 第三章首先对神经网络应用于电力系统综合负荷建模从网络结构及辨识算法 方面进行了深入的分析，指出了传统的b p 神经网络本质上是一种静态的前向型 网络，对动态综合负荷的描述能力很有限，用于动态综合负荷建模存在的两方面 缺陷，提出了一种适合于描述综合负荷动态特性的e l m a n 神经网络及其数学描述， 进而采用改进遗传算法作为优化算法进行基于现场实测数据的电力系统综合负荷 建模，验证了该模型的有效性和正确性。 第四章首先研究了现有的传统差分方程模型在电力系统综合负荷建模中的应 用情况，并结合e l m a n 神经网络模型用于动态综合负荷的研究成果，深入分析比 较了e l m a n 神经网络与传统差分方程的内在联系，在综合两者优势的基础上提出 了并行差分方程的概念，该模型在计算过程中具有并行计算的能力，并且把系统 输出的有功功率和无功功率有机的耦合在一起，在计算能力和模型表达上比传统 的差分方程有很大的改进，用于现场实测数据的建模表明，该模型对动态综合负 荷具有很好的拟合效果。 最后对全文工作进行了总结和展望。 第2 章机理型动态综合负荷模型结构研究 感应电动机在电力负荷( 尤其是工业负荷) 中占有较大比重，对电力系统运 行分析与控制具有相当大的影响，在不少电力系统计算软件包中均包含感应电动 机模型，因此成为电力系统模型中的重要部分。 2 1 基本感应电动机动态综合负荷模型结构研究 由于电力系统综合负荷成分比较复杂，不仅包含动态感应电动机成分，还包 括各种静态负荷成分。在对其建立数学模型时如果只用单纯的感应电动机进行等 价，则模型相对来说比较粗糙，所以国内外的学者对其研究时一般将综合负荷等 价为感应电动机并联某种成分的静态负荷的结构，下面重点介绍一下感应电动机 并联恒阻抗和感应电动机并联z i p 两种模型结构。 2 1 1 感应电动机并联恒阻抗模型 感应电动机并联恒阻抗综合模型结构如图2 1 所示。 h 。以+ 口y = l 肌 锄 2 1 1 1 系统状态方程 p e ：- s ( 1 + 口k ；一去 e ：+ ： 乏三 f kg y 一e ；) 一工g x 一e ：) 】 c 2 1 ) p e ；_ 一s ( 1 + b ) e 一砉 一：孑崭 ，s 。x 一e ：) + 工g j n ，e ；) 】 2 2 芦- 争盥型借笛一 亿3 ， 怪二乏仨未拈妒】留 他4 ) 以上各式中的三阶动态方程是对d q - d 坐标系统下的感应电动机动态微分方 程进行坐标变换得来的，它计及了转差率引起的速度电势分量和电网频率的影响。 硕上学位论文 z x 南k g x 一) + z g y 一p ；月+ g x g + m y 曰) ( 2 5 ) 。南 名( “y 一e ) 一z g x 一) 】+ ( “yg h z 曰) c 2 - 6 ) p l + ”y q - “y t 一以， ( 2 7 ) 上式中，p 、q 是与综合总电流对应的、综合负荷从电网吸收的功率。 2 1 1 3 系统稳态方程 卧扎未驯州j 瑚l 二：嚣嘲 阶醵南瞄急舷：意 汜9 ， 妩。专斧 p 昂砌圳 晚。等踹p 昂i 吒【a + ( 1 一a x l 一妒b 如一g 加昂+ 口y o q b ) “孑，f y 。g y o 昂一“加q 。) 比号 o 。一t 。一0 工。g + u y 。曰)o t f y o b y o g u 工。召j ( 2 1 1 ) ( 2 1 2 ) 上述各式中，下标中含“0 一的表示系统的初始稳态值；下标中含“肌一的代 表感应电动机的相应量；式( 2 9 ) 中，l = 巧( 1 + 伽b ) 。 上述模型结构中共有8 个独立待辨识参数，它包括三阶感应电动机部分的6 个参数，即k ，x ，石，以，乃，口j r 和静态负荷部分的2 个参数，即【g ，且r 。 2 1 2 感应电动机并联z i p 模型 感应电动机并联z i p 模型结构如图2 2 所示。 电力系统综合负荷模型结构研究 述： r t x tx r 。l r 中刁一铲 图2 2 感应电动机并联z i p 综合负荷模型 综合负荷模型结构中等值电动机的动态特性可以由以下微分一代数方程描 鲁一一专 e + ( x x7 心卜和一1 ) 乓 鲁一一； 乓+ ( z x ) l 卜 一1 ) e ( 2 1 3 ) 鲁一击 ( a 2 + 曰+ c ) 毛一暇l + 乓) 】 其中：t ”i 岱r + x ，。、| r r xl x s + x 。，x t x 。+ x 订xr | 岱。+ x 1 a + b + c 1 1 e ，e 分别为等值电动机的d 轴暂态内电势与g 轴暂态内电势；l ， 玩分别为等值电动机的d 轴和g 轴电流及电压分量；为等值电动机的转速； a 声，c 分别为等值电动机的机械转矩中与转速平方、转速成线性关系及与转速无 关部分的比例系数；瓦为等值电动机的额定机械转矩；日为等值电动机的惯性时 间常数。 2 2 改进综合负荷模型结构研究 2 2 1 综合负荷模型结构改进的必要性 目前电力系统仿真中广泛使用的感应电动机模型其物理结构如图2 3 所示。 它是用感应电动机并联静态负荷模型直接连接在2 2 0 k v 变电站的1 1 0 k v 母线，以 模拟变电站的综合负荷特性，这是目前感应电动机模型的使用环境，也是测辨建 模时的模型辨识环境。 感应电动机模型之所以被广泛采用，在于它有2 个显著的优点：具有清晰明 确的物理意义，符合人们对综合负荷特性的宏观理解，从概念上易于接受：其结 构简单，可以说是一种除低阶差分方程模型外的最简单的动态模型结构。但依图 乓 日 x 髟 嘭 0 叮 玑 b 咚 ，。l r。l 南南 硕十学位论文 2 3 之环境使用的感应电动机模型也有不可忽视的缺点，即是其仿真使用即模型 辨识环境与电网实际物理环境不符，造成模型辨识的困难实际配电网的物理 结构可由图2 4 示意，将所有配电网元件等效到模型当中，尽管简化了模型结构， 其模型参数可由辨识确定，但是却容易造成模型参数的分散性。这是因为即使假 定在不同负荷水平下的负荷构成基本不变，但配电网投入的线路及变压器等元件 可能不同甚至差异较大，从而使模型参数的分散性不可避免。而模型参数的分散 性则是妨碍模型实用化的瓶颈。 2 2 0 k v1 1 0 k v 图2 3 传统综合负荷模型 综上所述，图2 2 所示的传统感应电动机模型存在结构上的固有缺陷。为了 克服这种缺陷，必须在模型中计及配电网参数的影响。 2 2 2 考虑配电网集结等效的综合感应电动机模型结构 一般而言，2 2 0 k v 变电站的供配电系统可用图2 4 示意1 3 1 1 。 图2 42 2 0 k v 变电站的供配电系统示意图 对于图2 4 所示系统，仿真环境所使用的负荷模型是2 2 0 k v 变电站综合负荷 的等效模拟，不仅涵盖所有用电设备，而且也包括1 1 0 k v 及以下电压等级的供 电力系统综合负荷模型结构研究 配电网络。传统感应电动机模型即是将供配电网络综合等效于感应电动机之中。 为了改善感应电动机模型结构，将供配电系统用一个“1 1 0 k v 线路一变压器 组”集结等效，且在末端变电站低压母线增加补偿电容以集中调整综合负荷的暂态 无功。集结等效后的综合负荷系统结构如图2 5 所示。 为简化问题的表达，本文中除时间外的所有运行参数和模型参数( 即元件特 性参数) 均采用标么值( 时间参数采用有名值) 。依工程仿真惯例，假设负荷模型 中感应电动机模型参数和配网集结等效模型参数之标么值具有不同基准，前者为 感应电动机自身基准，后者为系统基准。为此，定义系统功率与电压基准分别为 鼢、；感应电动机的功率和电压基准分别为、。 基于上述定义，可得图2 5 对应的等值电路如图2 6 。图2 6 中，末端变压器 用理想变压器和阻抗西串联等值，且将后者包含于线路阻抗之中；配电网集结等 值参数、静态负荷模型参数及无功补偿之参数均为系统基准，感应电动机参数为 其自身基准。由于上二者参数基准不同且考虑末端变压器运行于任意分接头的可 能，应当引入“基准变换”环节以实现二者的接口。 l n 啮 图2 5 综合负荷系统集结等效结构示意图 图2 5 、2 6 即是本文所建立的“综合感应电动机模型”的完整物理结构。应当 强调指出的是，图2 6 中之、厶、乙、厶、鳊分别为感应电动机的电压、电流、 阻抗、功率在其自身基准下的标么值；屹、五、五、而、q d 则为上述各量在系统基准 下的标么值；其它物理量的意义已在图中明确表述。模型的数学描述在下节阐述。 _ 旃p 基 刚臼 j q p l + j q l -l v l l l l 准 ，j q c f 午冲掣 变 换 i 感应电动机等值电路部分 图2 6 综合感应电动机模型的等值电路 设综合负荷由动态负荷并联静态负荷构成，其中动态负荷用忽略定子绕组电 磁暂态的x y 0 同步坐标系统下的三阶机电暂态感应电动机模型描述，静态负荷 硕士学位论文