電力負(fù)荷模型自動選擇的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)數(shù)字仿真具有經(jīng)濟(jì)性、便捷性等優(yōu)點(diǎn)，已成為電力系統(tǒng)設(shè)計規(guī)劃運(yùn)行的重要工具，并且仿真的結(jié)果是電力系統(tǒng)相關(guān)決策的重要依據(jù)。電力系統(tǒng)負(fù)荷模型是數(shù)字仿真的基礎(chǔ)，各種類型負(fù)荷元件數(shù)學(xué)模型的精確程度直接影響到仿真結(jié)果的準(zhǔn)確程度，從而影響以仿真結(jié)果為依據(jù)的決策方案的制定。隨著日益突出的電網(wǎng)動態(tài)穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定等問題，眾多專家學(xué)者對負(fù)荷模型和參數(shù)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響進(jìn)行了深入的研究。電力系統(tǒng)負(fù)荷建模及仿真技術(shù)越來越需要考慮實(shí)際的負(fù)荷類型。電力系統(tǒng)中負(fù)

2、荷類型多種多樣，如何根據(jù)實(shí)際電力網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷情況選擇最優(yōu)的最能滿足負(fù)荷特性的負(fù)荷模型組合方案將會影響到數(shù)字仿真的精度。
　　本文以電力系統(tǒng)采集的負(fù)荷數(shù)據(jù)為研究對象，針對電力系統(tǒng)中負(fù)荷類型多種多樣，系統(tǒng)綜合負(fù)荷模型的組合方案不可能一一列出的問題，提出了一種通過建立負(fù)荷模型庫，以代表負(fù)荷模型投入情況的0-1邏輯變量為決策變量的最優(yōu)負(fù)荷模型自動選擇的方法：根據(jù)實(shí)際電力系統(tǒng)的負(fù)荷結(jié)構(gòu)組合出各種動態(tài)等值模型，并且在眾多模型組合方案中自動選擇出

3、最優(yōu)的模型組合，并將傳統(tǒng)啟發(fā)式算法引入模型組合選擇和參數(shù)辨識的優(yōu)化求解過程。同時，考慮到負(fù)荷模型參數(shù)辨識過程中優(yōu)化計算方法選擇的不同，引入了自動微分技術(shù)。由于在負(fù)荷模型自動選擇的過程中，模型組合的種類很多，造成微分表達(dá)式的手工推導(dǎo)以及微分代碼的編寫工作非常繁瑣，而利用自動微分解決這些問題會顯得很高效，程序的開發(fā)效率也會顯著提高。
　　本文最后以實(shí)際電力網(wǎng)絡(luò)的激勵和響應(yīng)數(shù)據(jù)為研究對象，通過對實(shí)際電網(wǎng)動態(tài)等值模型的自動選擇，得到所選模