基于日負荷曲線的用電行業(yè)構(gòu)成比例在線修正方法研究.pdf

1、隨著我國主要電網(wǎng)互聯(lián)進程的推進,電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大,復(fù)雜程度越來越高,電網(wǎng)的動態(tài)穩(wěn)定性及電壓穩(wěn)定性問題更加突出,負荷模型對電力系統(tǒng)數(shù)字仿真結(jié)果的影響已經(jīng)不容忽視。但是,綜合負荷所具有的隨機時變性和地域分散型使得建立準確描述綜合負荷的模型變得非常困難。為了使得系統(tǒng)分析結(jié)果更加可信,使分析真正起到定量的作用,為電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行和控制提供準確的依據(jù),有必要建立更為切合實際的負荷模型。
　　 本文從解決負荷模型的時變性角度出發(fā),對SC

2、ADA數(shù)據(jù)和負荷控制數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。在分析統(tǒng)計綜合法負荷建模特點的基礎(chǔ)上,論述了在SCADA數(shù)據(jù)和負荷控制數(shù)據(jù)之間建立映射的可行性。根據(jù)SCADA日負荷曲線和負荷控制裝置日負荷曲線的實時性特點,在變電站日負荷曲線同變電站行業(yè)構(gòu)成比例之間建立一種實時映射關(guān)系。首先,選取負荷率、最小負荷率、峰谷差率、經(jīng)過歸一化的最大日負荷出現(xiàn)時間作為描述日負荷曲線的特征參數(shù)；其次,根據(jù)以往經(jīng)驗在時間上將一年的時間劃分為冬季最大負荷時段、冬季最小負荷時段、

3、夏季最大負荷時段、夏季最小負荷時段,并分別選取每個時段的最大負荷日作為該時段的典型日；再次,對每個時段典型日的日負荷曲線采用模糊C均值聚類算法進行聚類,并分別得到可以描述該時段變電站類的變電站聚類中心和負控點類的行業(yè)聚類中心,此即變電站類心矩陣和行業(yè)特征矩陣。
　　 對于上述得到的變電站類心矩陣和行業(yè)特征矩陣運用模式識別的方法,選取距離函數(shù)通過直接的方法和模糊綜合評判的方法分別建立典型映射:首先建立各個變電站類心行向量對行業(yè)特征

4、矩陣的各個行向量的隸屬度以此得到典型隸屬度行向量；然后運用矩陣論求逆矩陣的方法,在典型隸屬度行向量同該類中的各個變電站的行業(yè)構(gòu)成比例之間建立映射關(guān)系；最后采用歷史典型日數(shù)據(jù)對映射進行驗證,以此證明映射的合理性。映射驗證結(jié)果顯示,采用模糊綜合評判的方法建立典型總體隸屬度然后進一步得到的映射更為有效。當(dāng)從SCADA系統(tǒng)提取到新的待修正的日負荷曲線參數(shù)后,首先獲得其對該時段行業(yè)特征矩陣的實測總體隸屬度,然后乘以該變電站所對應(yīng)的映射關(guān)系以達到對

5、此時該變電站母線的行業(yè)構(gòu)成比例進行修正的目的。
　　 對于上述修正方法,采用較為流行的VC++.NET軟件集成開發(fā)環(huán)境(IDE)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)SQL Server進行軟件平臺的開發(fā),對SQL Server中的數(shù)據(jù)運用ADO(ActiveX Data Object,ActiveX數(shù)據(jù)對象)應(yīng)用程序接口(API)進行訪問,對某個地區(qū)的實際數(shù)據(jù)建立映射并在驗證映射合理的前提下對該時段其它時間的日負荷曲線進行修正,基本實現(xiàn)了提出的