,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,1,华北电力大学,电力系统负荷建模,2,定义：,电力系统电压和频率发生变化时电力负荷从电网取用的有功功率和无功功率的变化称为负荷特性，依据这一特性建立的数学描述模型称为负荷模型。,分类：,静态模型：有功、无功与电压、频率的代数关系；,动态模型：有功、无功与电压、频率的微分关系；,负荷节点：,负荷建模针对方式计算中定义的负荷节点进行。该节点包括负荷群及供电线路、变压器、无功补偿等。,电力负荷模型的基本概念,3,负荷建模的重要性,负荷模型是电力系统仿真的基本环节，正确的模型对于潮流与稳定计算至关重要；,近年来大规模电力系统失稳多为电压失稳，电压失稳与负荷特性关系尤为密切；,电力市场化带来的电力系统的新特征：电力系统越来越运行在接近极限的状态；,电源开发与电网控制技术的发展：,HVDC,、,FACTS,技术应用要求更为精确的负荷模型；,资源、环境带来负荷特性的新变化：新型负荷的出现，负荷的电力电子化，分布式电源的发展。,4,负荷建模的困难性,电力负荷的随机性；,电力负荷的非线性；,电力负荷的时变性；,电力负荷的分散性；,负荷建模远不及发电机、励磁器、调速器等其他系统设备的建模完善,5,负荷建模的两类方法,总体测辨法：在电网的负荷节点安装测试记录装置，对测试数据采用辨识算法进行建模；,统计综合法：在对基本负荷特性进行调研与测试，建立模型库的基础上，对电网的各个负荷节点的负荷的成份、组成、分布进行调查，依据综合理论建立总体模型。,6,总体测辨法的特点,采用现场实测数据，在扰动激励充分的条件下，可以得到当时负荷的实际特性信息；,采用辨识算法进行建模，许多成熟的辨识方法可以利用，同时，一些新的具有强综合能力的辨识算法可以采用。,模型的建立取决于测试到的数据，而有效的测试数据必须是在欲建模型的负荷区域之外发生较大扰动情况下获得的，因而，数据的获得具有一定的随机性和被动性，项目实施时间较长；,负荷特性表现出很强的非线性，如低压脱扣可使特定负荷从电网获得的功率跳变为零，不同扰动反映不同的负荷特性；,负荷特性又表现出很强的时变性，特别是无功特性与时段、负荷水平密切相关，应将依据不同运行方式下测得的数据，建立不同的负荷模型；,通过测辨获得信息，必须安装测试与记录装置，项目需一定的投入，现场有一些安装、调试与维护的工作量；,7,统计综合法的特点,典型负荷的全局特性数据充分，在此基础上建立的负荷模型可反映大范围的非线性特性；,在负荷统计过程中应获取负荷的时段分布数据，将负荷水平与负荷特性相对应，得到负荷的时变特性；,无需安装测辨装置，项目投资少。可利用已经安装在变电站的其他数据记录装置，验证与修改统计综合法得到的模型；,基础数据通过统计方法获得，项目实施时间易于控制。,需通过大量调研与测试工作获得典型负荷特性。由于同类负荷的分散性，典型负荷特性的确定必须通过大量实验及负荷机理分析来综合；,大量的现场调研工作。从稳定计算所涉及的母线出发，向下游逐层统计负荷的构成，以电力公司供电变电站到用户的出线为基本单位统计负荷的类别、构成、时段分布特征等。,8,总体测辨法与统计综合法的结合,两种方法在具体建模中相互借鉴，相互作用。利用已有记录装置的部分数据，可验证与修改统计综合法得到的模型，这实际上就是在统计综合法中用到了总体测辨法；而总体测辨法不可能在所有的负荷节点都安装记录装置，必须采用统计综合法将在某些点建立的模型推广到其他负荷节点。,9,本项目方案选择考虑的因素,山东电网负荷构成复杂，地区差异大，非线性和时变性负荷多；,大量人力开展负荷调研不现实；,省局在该项目上的投资包括了测试装置的费用；,综合以上因素及有关两种建模方法的对比，该项目宜采用基于测试装置的总体测辨法进行建模,10,山东总体测辨法负荷建模的实施,通过调查山东省的负荷组成，一期工程选择,6,个变电站的负荷节点，装设负荷动特性记录装置，以观察负荷特性。,在山东电力调度中心构建实用化的负荷实测建模平台。在负荷动特性记录装置运行后，分析现场获取的实测数据，建立符合实际的负荷模型。,与中国电力科学院综合程序（,PSASP,程序）的负荷模型子程序库接口。将实测的负荷模型用于山东电网的稳定仿真计算中，分析模型及计算结果的合理性。,11,负荷特性记录装置的构成,硬件组成：负荷特性记录仪由彩色显示器、工控机、键盘，鼠标，,GPS,，各种信号调理插件等部分组成，装置以组屏方式安装；,软件组成：软件主要有数据采集，高频滤波、傅立叶变换，功率、频率计算、启动判据、数据波形回放，文件上传等模块组成。,12,负荷特性记录装置的性能,采集,32,路电压、电流模拟量，实时计算系统频率,反应于电压突变和电压越限量,高效的数据远传组网能力,接受,GPS,卫星同步时钟信号,提供以太网接口和标准,Modem,接口,采样精度：,14,位,A/D,转换,采样率：,1200,点,/,秒,CT,、,PT,精度,0.2,级，模拟量综合精度为,0.5,级,13,负荷模型测辨方法,负荷建模过程的两个环节,确定结构：采用机理或非机理的数学关系描述相关量之间的代数或微分关系；,辨识参数：在模型结构确定的基础上，利用辨识算法确定相关参数，使模型响应与测试数据尽可能一致。,14,模型结构的确定,机理模型：采用惯用的结构和电气参数描述，具有清晰的物理意义，易于为电网分析计算工程技术人员所理解、方式计算程序所接收。模型具有较好的稳定性和外推能力。但这种模型的参数较多，辨识工作量大，计算较费时间。当负荷成分复杂时用单一的电动机来模拟，模型很难逼真，反映在模型精度低，参数收敛困难。,非机理模型：采用传递函数、差分方程、人工神经网络等形式。具有参数较少，辨识工作量小。对于典型测试数据，模型逼真度高。模型外推能力差，物理意义不清晰，与常用计算程序接口困难。,15,由静特性和感应电动机组合而成的负荷模型,16,感应电动机模型结构的确定,电磁暂态模型：五阶模型；,机电暂态模型：三阶模型；,机械暂态模型：一阶模型。,本项目选择：,机电暂态模型！,17,感应电动机模型的机电暂态模型,电压方程,电势方程,功率方程,转矩方程,18,静态模型的形式,不考虑频率变化，负荷的静态,ZIP,模型可表示为：,19,辨识模型的形成,将状态变量和输出量都转换为电流量；,将状态方程进行线性化处理；,将状态量用观测量置换。,20,辨识的定义,辨识：,就是从含有噪声的输入输出数据中提取研究对象的模型的结构和参数。,参数辨识,：是在所研究对象的模型结构已知情况下,用试验方法来确定对动态特性有影响的各个参数数值,21,辨识目的,辨识方法研究,工业试验方案设计,现场实验,数据分析处理,校核论证,配套设备研究,模型参数确定,Y,N,辨识过程的一般步骤,22,辨识模型,方法,工业试验方案,研制设备或测试系统,模型和参数类型,发电机,最小二乘法、抛载法、人工神经网络法,时域小扰动最小二乘法、静测法、抛载法,发电机安全监测兼无刷励磁检测系统，电力系统参数综合测试装置,11,个电机参数或,9,个电机参数,励磁系统,FFT-LSE,、分段线性多项式函数法,PLPF,、,GE,、,ANN,等,时域小扰动最小二乘法、频域伪随机信号扰动法,多功能在线测试、建模及仿真系统，电力系统参数综合测试装置,自并激、交流三机系统、无刷励磁实际模型等,原动机及调速系统,LSE,直接最小二乘积分法,DILS,、,PLPF,等,甩负荷试验、同步器扰动,多功能在线测试、建模及仿真系统,机械液压、电液调节、机械离心式模型等,负荷,LSE,、辅助变量法,IV,、最小绝对残差法,MSAR,、人工神经网络法、遗传基因法,现场人工扰动测试法、随机扰动测试法,电力系统参数综合测试装置，多功能负荷动态特性检测装置,静态：多项式、幂函数模型,动态：,3,阶机理型模型、,3,阶传递函数模型、,2,阶非线性模型,四大参数辨识主要方法和模型一览表,23,负荷模型参数辨识方法,线性,：,最小二乘法，卡尔曼滤波，辅助变量法，分段线性多项式等,非线性,优化搜索：寻找最优解使得误差目标函数最小,梯度类：对于连续、光滑、单峰问题性能好；局部性、鲁棒性差，难处理干扰和噪声,随机类：收敛性、全局性、鲁棒性好，效率低,模拟进化类：适用范围广，找到全局最优解可能性大，效率高,进化规划法（,EP,）遗传算法（,GA,）进化策略（,ES,）模拟退火（,SA,）,24,负荷模型辨识方法一览表,25,遗传算法过程,26,负荷模型参数辨识流程,27,负荷建模软件的体系结构,负荷实测建模的平台由现场数据采集装置部分和后台的负荷建模与分析中心两部分组成，其基本结构如图所示。,负荷建模与分析中心是负荷实测建模的核心部分。通讯服务器通过电话拨号网络或者电力专线网络收集到有关变电站的负荷特性信息。数据库服务器完成采集和分析数据地保存和管理任务。负荷建模服务器读取相关负荷信息，进行数据预处理和负荷建模分析。以上服务器均指的是逻辑服务器，实际工作中，根据采集与分析中心的规模设计，可以对工作站开展的功能进行归并，数据库功能与负荷建模分析功能均在综合服务器上实现。,28,负荷实测建模的过程（,待讨论,）,负荷建模软件包,数据预处理,数据接口,数据管理,负荷建模,模型测试,查询打印,数据通信,29,曾经开展的负荷建模工作,理论探索,人工神经网络在负荷建模中的应用；,负荷母线测量数据可辨识性分析；,记录数据与电机模型参数辨识；,电力电子技术应用与负荷特性的变化；,负荷模型的自定义方式及与,PSASP,的接口。,30,曾经开展的负荷建模工作,合作项目,国家自然科学基金“人工神经网络在负荷建模中的应用”项目；,河北南网“测辨法负荷建模”；,华中电网“负荷特性研究”；,日本关西电力公司“统计法负荷建模”,沙特西部电网空调负荷建模与电压恢复特性研究,31,曾经开展的负荷建模工作,发表论文（,1,）,人工神经网络在负荷模型建模中的应用 华北电力大学博士论文,人工神经网络动态特性研究 电工技术学报,No.5,1995,大容量光磁软驱在负荷数据记录装置中的应用 现代电力,No.1 1996,Identifiability study of measurement-based electric load modeling Proc.of ICEE96 Aug.,1996,自定义负荷模型与综合程序接口的实现 电力系统自动化,No.2 1997,Voltage stability analysis considering air-conditioner load,日本电力技术合同研究会论文集,1999.9,Increasing power system loadability using energy storage equipment,日本电气学会年会论文集,2000.3,32,曾经开展的负荷建模工作,发表论文与获奖（,2,）,Improvement of short-term voltage stability using energy storage equipment Proceeding of,International Conference on Electrical Engineering 2000,Japan,July,2000,Variable admittance load modeling using energy storage equipment,日本电气学会,B,部门大会论文集,2000.8,积分流形模型化简方法在动态电压分析中的应用 现代电力，,2001.4,Load Characteristics of Power Electronic Loads and Their Effects on Voltage Stability Proceedings of ICEE2004,VSI,型电力扰动发生装置的实现 电工技术杂志,2004.10,获得原国家电力公司科技进步二等奖,VSI,型电力扰动发生装置通