地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷特性分析及建模研究.pdf

1、作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，電力負(fù)荷在電力系統(tǒng)分析的分析、仿真、計(jì)算等各個(gè)方面，都有著舉足輕重的地位。大區(qū)域電網(wǎng)變電站眾多，不可能對所有變電站都進(jìn)行負(fù)荷量測裝置布點(diǎn)及建模，這對電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和安全性都是十分不利的。且在電網(wǎng)規(guī)劃階段，對于未建成的變電站建模問題，還沒有很好解決。本文基于變電站負(fù)荷組成情況，分別討論負(fù)荷量測裝置的布點(diǎn)及負(fù)荷模型預(yù)測的問題。
　　電力負(fù)荷的組成情況對負(fù)荷實(shí)測建模工作是非常重要的，而以往對于電力負(fù)荷組成的統(tǒng)計(jì)

2、工作往往都是通過變電站工作人員統(tǒng)計(jì)上報(bào)而完成的，不方便經(jīng)常進(jìn)行，也難以保證統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。且隨著時(shí)間的變化，實(shí)際負(fù)荷情況會隨之發(fā)生變化，尤其是各種負(fù)荷的占比和構(gòu)成情況。而負(fù)荷曲線是可方便獲得的，量化分析負(fù)荷特性指標(biāo)與主要影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度，可一定程度上掌握分析預(yù)測負(fù)荷特性與負(fù)荷組成的變化趨勢。通過以往的負(fù)荷組成情況分析，運(yùn)用MATLAB編程通過負(fù)荷曲線推測出負(fù)荷組成情況。并通過歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證，該方法可較為準(zhǔn)確的推測出負(fù)荷組成，用于負(fù)

3、荷實(shí)測建模工作。
　　在負(fù)荷實(shí)測建模領(lǐng)域有多種問題較為復(fù)雜難以解決。對于電力負(fù)荷的分組建模問題，可利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的聚類分析理論對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，找到同組數(shù)據(jù)的共性，如同為各組數(shù)據(jù)貼上了一個(gè)標(biāo)簽。選定TVA時(shí)變適應(yīng)的綜合負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)，選用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行模型參數(shù)辨識，通過多曲線擬合辨識出一個(gè)通用于該組的負(fù)荷模型，在選擇負(fù)荷模型時(shí)就可以根據(jù)標(biāo)簽對號入座;提出一種PMU布點(diǎn)的優(yōu)化方法，即運(yùn)用層次聚類法中的CURE法根據(jù)變電站中的負(fù)荷組

4、成進(jìn)行分類，每組的保信系統(tǒng)中記錄的故障率較高的變電站設(shè)置PMU布點(diǎn)能有效地獲得有代表性的故障數(shù)據(jù)用于負(fù)荷建模工作。
　　基于目前研究結(jié)果，比較分析廣泛應(yīng)用的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并基于極限學(xué)習(xí)機(jī)提出一種預(yù)測負(fù)荷模型的方法。該方法基于極限學(xué)習(xí)機(jī)理論預(yù)測負(fù)荷模型，提取負(fù)荷特性數(shù)據(jù)的負(fù)荷組成情況，作為訓(xùn)練集代入極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，通過訓(xùn)練獲得極限學(xué)習(xí)機(jī)模型參數(shù)。負(fù)荷模型預(yù)測階段，將目標(biāo)負(fù)荷數(shù)據(jù)的負(fù)荷組成作為輸入集，通過訓(xùn)練過極限學(xué)習(xí)機(jī)模