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基于目标跟踪的电力负荷在线建模研究

时间:2018-08-05 13:53来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇电力工程论文,电力工程可承担单项合同额不超过企业注册资本金5倍的单机容量10万千瓦及以下的机组整体工程、110千伏及以下送电线路及相同电压等级的变电站整体工程施
本文是一篇电力工程论文,电力工程可承担单项合同额不超过企业注册资本金5倍的单机容量10万千瓦及以下的机组整体工程、110千伏及以下送电线路及相同电压等级的变电站整体工程施工总承包。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电力工程论文,供大家参考。
 
第一章 绪论
 
1.1 课题的研究背景及意义
智能电网的快速发展对电力仿真分析提出了很高的要求[1]。近年来,智能电网建设浪潮席卷全球,已成为世界各国能源工业可持续发展的重大战略举措之一。要实现智能电网自愈、坚强、互动等愿景,就必须能够应对电网随时可能出现的各种突发情况,对其复杂变化特性进行全面而准确的分析,快速给出高效的控制策略,这就对电力系统仿真分析技术提出了很高的要求。人们已无法再像若干年以前那样依靠经验对电网进行分析控制,而只能充分利用计算机、传感、通信等领域的先进技术发展成果,提高电力系统的仿真分析能力,赋予电网“大脑”的功能,真正实现电网的“智能化”。电力系统仿真计算的精度的提高依赖于准确的电力系统模型,完整的电力系统模型包括发电机模型、励磁与调速控制模型、输电网络模型和负荷模型四大部分[2]。长期以来,前三种模型的建模技术已经取得了很大的发展,并建立了精度较高的模型。与之相比,负荷模型由于其自身存在的复杂性、随机性和离散性等特点而发展较慢,显得不相匹配,负荷模型的粗糙已经阻碍了电力系统仿真精度的进一步提高。近几十年来的大量研究表明,负荷模型对电力系统仿真计算结果有很重要的影响,不同的负荷模型对电力系统事故后的潮流计算、短路计算、暂态稳定计算、电压稳定计算等有着不同程度的影响[3],特别是对暂稳态计算和电压稳定计算影响较大,严重情况下甚至会出现错误结果。在电力系统暂稳态计算中,即使是使用同一种负荷模型,也会因为所处位置和故障条件的不同对系统的稳定性带来不同的影响。例如,如果负荷的特性为恒功率,其功率不随电压变化,而采用恒阻抗模型来表示时,其功率随电压的平方而变化,当负荷点距离加速的发电机较近时,得到的分析结果趋于保守,而当负荷点距离减速的发电机较近时,得到的分析结果趋于激进[3]。所以,很难找到一种负荷模型使得电力系统仿真计算的结果总是趋于保守。
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1.2 电力负荷建模的发展与现状
早在 20 世纪 60~70 年代,人们开始大量采用计算机进行复杂的电力系统仿真计算时,负荷模型和其他系统元件模型一样有了一定进展,并提出了恒阻抗模型、恒电流模型和恒功率模型[2]。20 世纪 70 年代以来,美国电力研究院(Electric Power Research Institute, EPRI)开始一直致力于统计综合法负荷建模的研究。EPRI 和美国 GE 公司合作,开发了目前为止使用该方法最具影响力的软件包 EPRI LOADSYN[2]。它的计算结果并不精确,但是它的各种参数可以在电网公司的实际运行中进行修正,并且形成自己的负荷静特性模型。1982 年 IEEE 负荷建模工作组成立以来,归纳总结了负荷建模领域内的研究成果并发表了许多报告,于 1993 年统一了负荷建模领域中的许多术语和定义[5],1995 年列出了许多有价值的负荷模型和一些文献著作[6],并推荐了用于电力系统潮流计算和动态仿真计算的标准化负荷模型[7]。20 世纪 80 年代以后,由于计算机数据采集处理和系统辨识理论的发展,产生了总体测辨法这种新的负荷建模方法,中国、美国、加拿大等国相继投入了各种故障录波装置来记录负荷扰动数据,并将这些数据用于负荷建模工作的研究中,取得了丰富的理论成果,发表了论文文献如[8][10]等。
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第二章 电力负荷建模的基础理论
 
2.1 引言
近百年来,建立准确的电力负荷模型是电力研究者孜孜以求的工作。为此,国内外许多杰出的专家和学者做了很多富有成效的工作,并推动着电力负荷建模的不断发展[13][14]。因此,本章主要对现有电力负荷建模的基本理论进行介绍,包括负荷建模方法、模型结构以及辨识算法。
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2.2 负荷建模方法
目前,电力负荷建模方法可归纳为三类:统计综合法(component-based modelingapproach)、总体测辨法(measurement-based modeling approach)和故障拟合法(fault-basedmodeling approach)[2]。以往的电力负荷建模技术基本上是沿着统计综合法和总体测辨法这两条道路不断完善的,也取得了丰硕的研究成果,但在工程实际中则更多采用故障拟合法[2]。统计综合法首先实验并推导各类典型的负荷元件(例如工业电动机、空调负荷、照明设备、电子设备等)的数学模型,然后在一些典型时刻(如冬季峰值负荷时刻,夏季峰值负荷时刻等)统计每种典型负荷所占的百分比及配电线路和变压器的数据,最后综合这些数据得出该点的负荷模型[48]。美国 EPRI 的 LOADSYN 软件是统计综合法中的代表。由于在统计过程中总会有各种不准确因素,而且负荷本身也存在较大的随机性,因此统计综合法无法达到十分精确。
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第三章 基于不敏卡尔曼粒子滤波算法的电力负荷在线建模...........18
3.1 引言.............. 18
3.2 指数型动态负荷模型........ 18
3.3 UKPF 算法.... 19
3.4 基于 UKPF 的参数辨识..... 24
3.5 算例分析....... 24
3.5.1 算例 1............. 24
3.5.2 算例 2............. 28
3.6 本章小结...... 31
第四章 基于改进人工蜂群算法的子模型离线建模.....32
4.1 引言.............. 32
4.2 子模型结构............. 32
4.2.1 结构的选择与确定............. 32
4.2.2 感应电动机的初始化......... 34
4.3 子模型的参数辨识............ 35
4.4 算例分析...... 38
4.5 本章小结...... 42
第五章 基于交互多模型算法的电力负荷在线建模.....43
5.1 引言.............. 43
5.2 基于 IMM 算法的在线建模方法的总体思路 ............. 43
5.3 IMM 算法的基本原理 ....... 44
5.4 基于 IMM 算法的电力负荷在线建模 .... 45
5.5 算例分析...... 49
 
第五章 基于交互多模型算法的电力负荷在线建模
 
5.1 引言
在线模型是基于 IMM 算法的电力负荷在线建模方法研究的核心内容。对此,本章以 IMM 算法为基本理论工具,重点探讨在线模型的建立问题。IMM 算法是针对机动目标跟踪问题所提出来的,目前已在军事、交通、民用等领域得到了成功应用[61]。由于其优异的性能,IMM 算法被称为最高效的混合系统估计算法,但在电力系统的应用还未见报道。该算法假定存在有限多个子模型,每个子模型对应不同的机动水平,在计算出各个子模型的后验概率后,将它们作为各自的加权因子进行状态求和,便可得到机动目标的状态估计值。从原理上看,IMM 算法具有 2 个方面的功能:1)可以通过多个子模型逼近实际模型,从而形成对某个复杂系统变化特性的在线描述,这既能综合利用系统的离线信息和在线信息,又能减少在线参数辨识的环节,有利于提高在线建模的精度和速度;2)可以通过各个模型的权重(后验概率)变化反映系统的强非线性离散变化情况。这无疑为电力负荷的在线建模和强非线性离散变化特性的描述这两个难题的解决提供了一种有效的途径。因此,在上一章的研究成果的基础上,本章提出一种基于 IMM 算法的电力负荷在线建模方法,以为电力系统的在线仿真分析与控制提供更为有效的电力负荷模型。
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结论
 
本文针对电网在线仿真分析和调控的挑战,围绕如何在线跟踪电力负荷的实时特性以及如何描述电力负荷的强非线性离散变化特性这两个科学问题开展研究,从目标跟踪的角度提出了一种在线建模框架,并提出了基于 UKPF 算法的在线建模方法和基于 IMM算法的在线建模方法。得出的主要结论如下:
(1) 指数型动态负荷模型结构简单,可降低在线参数辨识的计算复杂度。利用 UKPF算法对指数型动态负荷模型的参数进行辨识,能对电力负荷的实时变化特性进行准确描述,有利于提高实时动态仿真分析的精度。
(2) 改进 ABC 算法具有较好的辨识精度和收敛速度,在电力负荷子模型的离线参数辨识中具有良好的效果。
(3) 基于 IMM 算法的在线建模方法能综合利用电力负荷的离线信息和在线信息,通过不同模型的概率变化对电力负荷的各种复杂变化特性进行在线描述。相对于一般的在线建模方法和传统的离线建模方法,所提方法在电力负荷特性出现离散变化时具有更高的精度。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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