贯彻新《电力系统安全稳定导则》 加强电网安全稳定管理

阐述新的《电力系统安全稳定导则》的基本精神 ,与原《导则》相比新增和完善的内容。分析说明湖南电网在贯彻新《导则》

基于实测响应空间的负荷动特性分类原理与方法

负荷特性的分类与综合是解决负荷建模中时变性难题的有效途径。于是基于随机过程相关性原理,提出了一种基于实测响应空间的负荷动特性分类方法。该方法以负荷动特性的实测响应空间为特征向量空间,对各个样本的实测响应进行时间坐标的标准化,以计算实测响应空间各样本间的相关系数,并采用系统聚类法按相关系数值进行特性分类。实测响应空间具有能够直接、准确地反映负荷构成的本质特征的优点,一工程应用实例证明了该方法正确有效,实现简便。

遗传策略的综合改进及其在负荷建模中的应用

研究了遗传操作和控制参数选择对遗传算法性能的影响,设计了解群选择的随机-精英策略、避免近亲繁殖的双断点交叉策略和交叉与变异概率的自适应调整策略,提出了一种综合改进型遗传算法并成功地应用于基于实测参数的负荷建模。算例表明,该算法改善了进化过程中的种群多样性和早熟现象,对加速收敛、缩短辨识时间、克服模型参数分散性、提高辨识精度均有显著作用,适用于负荷建模。

电动机模型结构及参数对暂态稳定仿真的影响

针对目前负荷模型应用的薄弱环节,就三阶感应电动机模型及一阶机械暂态感应电动机模型和恒定阻抗模型对暂态稳定仿真结果的影响进行系统研究。首先,实现一阶机械暂态感应电动机模型与电力系统分析综合程序PSASP(PowerSystemAnalysisSoftwarePackage)的接口。然后,以PSASP为仿真手段,以湖南电网和WSCC-9节点系统为研究对象,仿真研究感应电动机模型参数及综合负荷模型结构对电力系统暂态稳定性的影响。研究表明,感应电动机定子漏电抗增大将使系统暂态稳定裕度显著减小,使用三阶感应电动机模型仿真所得系统的暂态稳定能力明显低于一阶模型和恒定阻抗模型的相应结果。最后的结论对电力系统负荷建模和模型应用具有较大的理论意义和工程应用价值。

统计综合法负荷建模中的行业用户精选

统计综合法负荷建模必须以典型用户用电设备构成情况的调查统计为基础。结合电网实际建模经验,提出了一套系统的调查方法。在此基础上,应用等价关系聚类和模糊C均值聚类两种模糊聚类法对得到的调查数据进行分析和处理,精选出行业典型用户,从而为研究各行业的综合负荷特性提供了新的有效手段。给出了纺织行业用户精选实例,验证了该方法的可行性和有效性。

电力负荷动特性分类方法研究

负荷特性的分类与综合是负荷模型实用化的关键,是解决负荷建模中负荷特性随机时变性问题和区域分散性问题的有效途径。文中深入分析了负荷动特性分类方法,系统阐述了负荷动特性分类特征向量的种类和基本要求。明确指出:以实测响应空间作为特征向量空间必须对实测响应进行时间坐标的标准化;以模型参数空间作为特征向量空间必须选择参数稳定性好的辨识算法;以标准电压激励下的模型响应空间作为特征向量空间必须选择具有好的内插外推能力的模型结构。最后,通过一个含有20个现场实测样本的分类实例比较和分析了3种特征向量空间的分类结果,并推荐使用实测响应空间作为负荷动特性分类的特征向量空间。

基于实测响应空间的负荷动特性直接综合方法

明确指出了负荷动特性的分类与综合在面向实用化过程中所必须解决的3个层次问题。以基于实测响应空间的负荷动特性分类方法为基础,提出了一种负荷动特性直接综合方法:采用重心法原理确定各类负荷特性的聚类中心作为其等效实测响应样本;通过对各个聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的综合模型参数;运用判别分析法确定新实测样本的所属负荷特性类别并形成修正后的新的聚类中心等效样本;对加入新样本后的聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的修正综合模型参数。以某一变电站采集的负荷特性数据为例,验证了提出的方法简便、准确、有效。总结了考虑负荷时变性的总体测辨法建立某一综合负荷点的模型的大体步骤。

一种改进遗传算法及其在负荷建模中的应用

在基于量测的电力负荷建模中,模型参数辨识结果的分散性是困扰模型应用的难题,其解决途径之一是在确定合理的模型结构和进行合理的时变性综合前提下,采用具有全局寻优特性的优化算法。遗传算法是一种具有全局寻优能力的随机搜索算法,但其本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷。为此,提出一种改进的遗传算法,它包括精英策略,交叉策略和移民策略,具有克服早熟、避免近亲繁殖和自适应的优良特性。建模实例表明,提出的改进遗传算法在精度、参数稳定性和计算时间上都远远优于基本遗传算法。

遗传算法与传统优化方法应用于电力负荷建模的比较研究

将遗传算法应用于电力系统综合负荷建模.以三阶感应电动机为综合负荷模型,以待辨识参数为未知向量,以系统实测与模型响应误差平方和为目标函数;以随机初始种群为基础进行交叉—变异—选择运算并产生下一代种群;通过若干代进化即可获得具有足够精度的辨识结果.通过实验数据将遗传算法与传统模式搜索算法的建模结果比较,表明遗传算法所得模型的描述精度比模式搜索法高10倍,其模型参数呈现很好的稳健性,从而有效地克服了传统优化方法的模型参数分散性.

基于减法聚类的模糊神经网络负荷建模

负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据的聚类数和聚类中心,以确定负荷模型的模糊规则数和隶属度函数个数。在此基础上建立综合负荷模型的模糊初始结构。通过神经网络对推理数据进行学习,获取模糊推理规则,同时调整隶属函数的参数,用反向传播算法来修正网络的连接权重,辨识模糊模型的隶属函数的参数,完成综合负荷的非机理建模。通过对实测综合负荷的有功和无功建模实例,证明了该方法具有很高的拟合精度和收敛速度,对负荷建模具有重要的指导意义。

基于贡献因子理论的阻塞费用连续积分分摊方法

阻塞费用分摊是阻塞管理的重要内容之一。目前的基于 AUMANN-SHAPLEY 值的分摊方法需采用近似的离散数值积分方法,需多次求解系统最优潮流,不利于大系统应用。该文分析了 DC 潮流约束下阻塞消除过程中最优解及其灵敏度的变化规律,提出了基于贡献因子理论的阻塞费用简捷分摊方法。与现有方法相比,该文方法的显著特点是:阻塞费用分摊可采用连续积分方法,而不是近似的离散数值积分方法。交流潮流约束下也可采用文中方法。

统计综合负荷模型的感应电动机和恒定阻抗比例研究

在电力系统仿真计算中,综合负荷模型的感应电动机和恒定阴抗的比例对仿真结果有着十分重要的影响。基于统计综合法负荷建模的思路,对湖南电网负荷特性进行了全面详细的调查统计,在负荷特性调查数据的基础上,利用综合处理的方法得出了湖南电网48个220kV变电站3种不同运行方式的感应电动机负荷和恒定甩抗负荷的实际比例,该结论对于电力系统的仿真计算具有十分重要的意义。总结出的基于实际电网的统计综合调研方法对其他电网的建模工作具有推广应用和指导借鉴的意义。

不同负荷模型对湖南电网暂态稳定水平的影响

负荷模型是影响电网稳定分析结果的一个重要因素。湖南电力系统负荷特性研究后的综合负荷模型与传统负荷模型有相同的感应电动机比例及恒定阻抗比例,但感应电动机定子漏抗较小。利用电力系统综合分析程序和基于负荷特性研究后的负荷模型分析了湘鄂联络线的暂态输送能力、不同负荷水平下湘中负荷中心的暂态稳定水平;并与基于传统负荷模型的湖南电网暂态稳定水平进行了比较。结果表明,使用负荷特性研究后的负荷模型时,湖南电网暂态稳定水平得到了明显提高。

电力系统综合负荷建模平台的开发

开发了一个电力系统综合负荷建模软件平台。平台由原始数据库服务器、应用服务器和客户机3个层次构成,实现原始负荷特性数据管理、数据预处理与基于元件的负荷特性综合、模型结构选择与辨识建模以及动特性分类与综合三大功能。运用结构化软件设计思想,各功能模块相互独立;数据库服务器采用SQL Server 2000开发工具,操作界面采用Visual Basic6.0开发环境,功能模块采用Visual Basic6.0和VisualC++6.0实现。平台以湖南电网综合负荷特性的调查统计数据和变电站现场采集的负荷特性数据为基础,实现了基于元件和基于量测2种途径的综合负荷建模,具有功能完善、设计新颖、运行可靠、操作简单、扩展性好的特点,能够方便地建立各典型用户、各用电行业和变电站的综合负荷模型。

以单机等面积稳定判据分析多机系统暂态稳定性

结合时域仿真,提出了多机系统中单机角度加速面积、减速面积与单机时间加速面积、减速面积的计算方法;由发电机转子运动微分方程求解得出的转子角速度的计算公式和对稳定系统与不稳定系统发电机转子角速度变化的观察,得出了多机系统中单机等面积稳定判据。单机加速面积、减速面积的计算中考虑了多机的相互影响,揭示了多机稳定系统中单机加速面积与其减速面积是相等的。提出了临界机组的筛选方法。系统临界机组群单机等面积稳定判据与时域仿真角度准则具有相同的精度,但具有数值积分时间短的优点。

负荷建模参数辨识中综合改进遗传算法的应用

参数辨识是负荷建模的关键之一,针对遗传算法本身存在的缺陷,提出一种综合改进的遗传算法.该算法通过初始种群选择、最优个体保留、自适应交叉和变异率等方面进行综合设计,有效地避免了早熟和近亲繁殖,提高了收敛速度.建模实践表明,所提的综合改进遗传算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,是一种适合于负荷建模参数辨识的优化算法.

AGENT技术在电力综合负荷模型辨识系统中的应用

分析了当前各类微机负荷数据记录装置的应用现状 ,指出了电力系统综合负荷建模软件开发中存在的可扩展性差、数据文件没有统一格式、自动化程度低等主要问题 ,结合实际设计了一种面向负荷模型辨识的具有完全可扩展性的多AGENT系统 ,其中数据文件采集AGENT完成数据采集 ,数据文件管理AGENT和格式转换AGENT合作完成对不同格式数据的格式归一 ,模型辨识A GENT完成对不同模型、不同参数设置的模型辨识。多AGENT系统能自动对各种不同采样设备提供的现场综合负荷数据采集样本进行模型辨识 ,同时还能实现对各种数据格式、辨识模型的任意扩展。

基于灵敏度分析的机组电价决策及其算法

基于博弈论的机组报价分析算法中,要对所有机组的高中低3种报价组合进行机组功率分配计算。如果系统中机组数较多,计算工作量将会十分巨大。目前的基于Nash均衡点求解的方法只能竞价一个电价参数,因而很难用于实际系统。该文提出了基于最优解灵敏度的二电价参数的Nash均衡点求解方法。与已有文献相比,该方法具有数学模型合理可行实用之特点,可用于中长期电量电力市场,日前电力市场,实时电力市场以及辅助服务市场竞价策略的分析。文中给出了实例分析结果,表明所提方法正确合理。

基于小波包理论的负荷建模数据特征提取与分类

把负荷建模的实测电流数据看成随机扰动电压的响应,基于小波包的分解和重构理论,采用Wpdec小波包分解函数,用db1小波包对实测建模电流信号进行3层小波包分解,用Wprcoef函数对小波分解系数进行重构,提取和构造了负荷建模数据的能量特征向量。在特征向量归一化基础上,利用减法聚类算法对特征向量进行分类处理,获得了理想的负荷分类结果。通过对动模实验室和220kV变电站实测数据的特征提取和分类实例,论证了该方法的有效性和准确性,为处理海量建模数据提供了先进的特征提取与分类处理方法。

一种综合改进型遗传算法及其在综合负荷建模中的应用

针对基本遗传算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,提出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于负荷建模。该改进遗传算法通过对初始种群的选择、最优个体的保留、自适应的交叉和变异率、早熟现象的防止策略等各方面进行综合的科学设计,能十分有效地克服早熟、避免近亲繁殖、明显提高收敛速度,并具有优良的自适应特性。基于现场实测负荷特性数据的负荷建模实践表明,所提出的综合改进型遗传算法对于加速收敛缩短辨识时间、提高模型拟合精度、克服模型参数的分散性均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法。