一種基於實測小擾動數據的負荷模型參數辨識方法
2023-07-13 21:15:46
一種基於實測小擾動數據的負荷模型參數辨識方法
【專利摘要】本發明屬於綜合負荷模型參數辨識【技術領域】，涉及一種基於實測小擾動數據的負荷模型參數辨識方法，先根據實測電壓、電流變化曲線的特徵來選取適合參數辨識的數據時段；而後根據實測電流的解析度和在小擾動下通過模型計算出的電流的波動範圍主要受異步電機初始滑差和電壓波動範圍影響的事實，確定需辨識參數的初始值；最後以計算出的有功和無功功率曲線的中心線與實測的有功和無功功率曲線的中心線的誤差最小構造目標函數，辨識出考慮風力發電的綜合負荷模型的參數；其數據易得，原理可靠，辨識方法正確，辨識效率高，準確度好。
【專利說明】-種基於實測小擾動數據的負荷模型參數辨識方法
【技術領域】：
[0001] 本發明屬於綜合負荷模型參數辨識【技術領域】，涉及一種基於實測PMU(同步相量 測量單元）小擾動數據的負荷模型參數辨識方法，特別是一種對不同擾動條件下均適用的 綜合負荷模型動態參數辨識方法。
【背景技術】：
[0002] 負荷模型的精度對電力系統運行和規劃有著重要的影響，在進行電力系統分析 時，若採用的負荷模型誤差太大，會導致分析的結果與實際情況嚴重偏離，從而構成系統的 潛在危險或造成資源的浪費。目前，求取負荷模型參數的方法主要有利用實測數據的總體 測辨法、故障仿真法和統計綜合法。近年來由於PMU在電力系統中的廣泛安裝，獲得高精度 的電網運行數據變得容易，因而利用實測PMU數據的總體測辨法在負荷建模中受到越來越 多的重視。
[0003] 在現有總體測辨法使用過程中，若想有效辨識負荷模型中的動態參數，則需要負 荷節點的電壓幅值波動範圍至少達到波動前穩態電壓的10%左右。在電力系統的實際運行 中，大的擾動可遇而不可求，出現次數非常稀少，PMU測得的數據幾乎都是小擾動數據，而現 有方法很難利用小擾動數據辨識出負荷模型的動態參數。
【發明內容】
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[0004] 本發明的目的在於克服現有技術存在的缺點，尋求一種基於實測PMU小擾動數據 的綜合負荷模型參數辨識方法，利用廣域測量系統中的實測PMU數據，W優化分析理論為 基礎，在線給出綜合負荷模型動態參數辨識結果，及時反映線路負荷成分改變、負荷增減和 無功補償變化等因素對參數的影響，為電力系統運行與分析提供準確的負荷模型及動態參 數，提高運行可靠性與經濟性。
[0005] 為了實現上述目的，本發明先根據實測電壓、電流變化曲線的特徵來選取適合參 數辨識的數據時段；而後根據實測電流的解析度和在小擾動下通過模型計算出的電流的 波動範圍主要受異步電機初始滑差和電壓波動範圍影響的事實，確定需辨識參數的初始 值；最後W計算出的有功和無功功率曲線的中也線與實測的有功和無功功率曲線的中也線 的誤差最小構造目標函數，辨識出考慮風力發電的綜合負荷模型的參數，具體包括W下步 驟：
[0006] (1)分析待辨參數的負荷特性，選擇綜合負荷模型和用於參數辨識的輸入變量電 壓的t q軸分量和輸出變量電流的t q軸分量；
[0007] (2)根據現有廣域測量系統中實測PMU電壓、電流數據變化曲線的特徵來選取適 合參數辨識的採樣時段；
[0008] (3)選用四階龍格一庫培法確定綜合負荷模型的狀態，先得到異步電動機滑差、暫 態電動勢的t q軸分量H個狀態變量，進而得出綜合負荷模型中電流的t q軸分量；
[0009] (4)根據實測PMU電壓相量與電流相量確定出負荷的實測有功功率和無功功率， 再通過實測PMU電壓t q軸分量與應用綜合負荷模型得出的電流t q軸分量，確定出負荷 的有功功率和無功功率；
[0010] (5)根據實測PMU電流的解析度和小擾動數據條件下通過綜合負荷模型計算出 的電流波動範圍受異步電機初始滑差和電壓波動範圍影響的數值，確定需辨識參數的初始 值；
[0011] (6)通過綜合負荷模型得出的有功和無功功率曲線中也線與通過實測數據得出的 有功和無功功率曲線中也線的誤差構造目標函數，調整電流測量精度低引起的辨識參數偏 離值使其恢復正常；
[0012] (7) W進化策略算法為優化方法，辨識出綜合負荷模型的動態參數異步電動機定 子電抗、初始滑差與電動機負荷比例，實現綜合負荷模型的參數辨識。
[0013] 本發明涉及的參數辨識過程不僅適用於小擾動數據，同樣適用於大擾動數據，步 驟相同。
[0014] 本發明與現有技術相比，其可用於綜合負荷模型參數辨識的數據更容易獲得，運 算原理可靠，辨識方法正確，辨識效率高，準確度好。
【專利附圖】
【附圖說明】：
[0015] 圖1為本發明實施例涉及的綜合負荷等值模型原理示意圖。
[0016] 圖2為本發明實施例涉及的PMU數據的電壓變化曲線。
[0017] 圖3為本發明實施例涉及的實測PMU數據的電流變化曲線。
[001引圖4為本發明實施例涉及的有功功率的擬合曲線。
[0019] 圖5為本發明實施例涉及的無功功率的擬合曲線。
【具體實施方式】：
[0020] 下面通過實施例並結合附圖對本發明作進一步說明。
[0021] 本實施例涉及基於實測PMU小擾動數據辨識綜合負荷模型暫態參數的算法，先利 用廣域測量系統中的實測PMU電壓、電流變化曲線的特徵來選取適合參數辨識的小擾動數 據時段；再對實測PMU數據中電流的相對解析度遠低於電壓的相對解析度的情況，依據模 型計算電流的允許波動範圍先確定參數的初始值；然後建立W模型計算功率的中也線與實 測電壓和電流計算出的功率曲線的中也線最小二乘為目標的辨識函數；最後對基於實測 PMU小擾動數據辨識綜合負荷模型動態參數的算法進行驗證，通過廣域測量系統中的實測 PMU數據，分別對華北/御道口的御橋線不同時刻的綜合負荷模型動態參數進行辨識，將 該辨識結果與設典型值分別用於電網運行分析，結果表明該辨識值的有效性和較高的準確 性。
[0022] 本實施例選取御橋線，御橋線220KV母線下不僅包括通常意義的靜態負荷和動態 負荷，還包括W雙饋異步風力發電機為主的風力發電廠，雙饋異步風力發電機相當於滑差 為負數的異步電動機，將其歸於動態負荷之中，建立的綜合負荷等值模型如圖1所示，在實 際計算中，動態負荷電動機採用H階模型，方程如下： 戒 T、,! -Tr
[002引立=下
【權利要求】
1. 一種基於實測小擾動數據的負荷模型參數辨識方法，其特徵在於具體包括w下步 驟： (1) 分析待辨參數的負荷特性，選擇綜合負荷模型和用於參數辨識的輸入變量電壓的 d、q軸分量和輸出變量電流的d、q軸分量； (2) 根據現有廣域測量系統中實測PMU電壓、電流數據變化曲線的特徵來選取適合參 數辨識的採樣時段； (3) 選用四階龍格一庫培法確定綜合負荷模型的狀態，先得到異步電動機滑差、暫態電 動勢的d、q軸分量H個狀態變量，進而得出綜合負荷模型中電流的d、q軸分量； (4) 根據實測PMU電壓相量與電流相量確定出負荷的實測有功功率和無功功率，再通 過實測PMU電壓t q軸分量與應用綜合負荷模型得出的電流t q軸分量，確定出負荷的有 功功率和無功功率； (5) 根據實測PMU電流的解析度和小擾動數據條件下通過綜合負荷模型計算出的電流 波動範圍受異步電機初始滑差和電壓波動範圍影響的數值，確定需辨識參數的初始值； (6) 通過綜合負荷模型得出的有功和無功功率曲線中也線與通過實測數據得出的有功 和無功功率曲線中也線的誤差構造目標函數，調整電流測量精度低引起的辨識參數偏離值 使其恢復正常； (7) W進化策略算法為優化方法，辨識出綜合負荷模型的動態參數異步電動機定子電 抗、初始滑差與電動機負荷比例，實現綜合負荷模型的參數辨識。
【文檔編號】H02J3/00GK104466957SQ201410814547
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月24日 優先權日:2014年12月24日
【發明者】王茂海, 齊霞, 吳新振, 馬平 申請人:國家電網公司華北分部, 國網冀北電力有限公司經濟技術研究院, 青島大學