考虑风电接入不确定性的广义负荷建模及应用

考虑风电接入原负荷节点后带来的节点特性不确定性问题,提出了基于概率统计的广义负荷节点稳态特性学习与建模的新方法。为分析风电接入后功率流向的改变,将节点特性分为电源特性与负荷特性;针对节点特性的不确定性变化,基于历史实测数据对有功功率样本空间进行自适应分段细化,统计其概率分布;利用Levenberg-Marquardt神经网络法学习并提取各段节点特征,构建节点特性统一模型,并以风险分析为例说明新模型的应用。仿真结果表明,所提方法不但可精确建模,而且通过统计数据样本引入概率信息,可对不确定性问题按概率分场景分析,弥补了传统方法对随机特征描述能力不足的缺陷,是对传统建模方法在不确定场景应用上的扩展和延伸,从而可为风电接入后的仿真分析与调度控制提供辅助参考。

含有固体氧化物燃料电池的广义负荷建模

随着智能电网、微电网、分布式发电技术的发展,配网侧将接入大量的分布式电源。考虑分布式发电的广义负荷建模具有重大的理论研究与实际应用价值。基于Matlab/Simulink建立固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)及其并网系统的动态模型,研究其外特性,指出含有SOFC的配电网络的广义负荷模型结构,只需在传统的综合负荷模型(synthesis load model,SLM)的虚拟母线上增加一个有功随电压变化的有功功率源。辨识参数需要增加SOFC相对纯负荷的比例、功率调节器的比例与积分放大倍数3个参数。算例表明,所提出的模型结构的描述能力、内插外推能力及参数辨识的稳定性较好。

广义负荷建模中纵横聚类策略研究

考虑风电接入后广义负荷的不确定性,提出纵横聚类策略。针对聚类客观性与复杂场景分析需求,引入高质量的仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法。利用包含纵向聚类与横向聚类的纵横聚类策略对全年实测有功响应空间客观聚类,实现大尺度与小尺度数据在统一时间框架下的聚类分析:通过三步聚类实现全年大时间尺度下的纵向聚类,结果体现了细化季节特性;通过将纵向类内全部数据联排统一聚类,实现较小时间尺度下的精细横向聚类,结果体现日时段特性。引入带概率信息的广义负荷建模方法建模,并检验聚类策略的有效性。仿真结果表明,所提策略实现的聚类客观、合理,便于精确建模与现场应用,可为后续仿真分析与调度控制提供辅助参考。

含有分布式电源的广义负荷建模

随着智能电网技术的发展,配网侧将接入大量风机,传统负荷模型不能很好地描述负荷特性。以含有风电的广义负荷建模为目的,提出了含有风电的广义负荷模型结构,只需在综合负荷模型(synthetic load model,SLM)的虚拟母线上增加1台异步发电机。提出了参数辨识策略:先通过统计综合法得到聚合模型参数,然后采用总体测辨法,将低灵敏度参数、非时变参数固定为聚合值,对于高灵敏度且时变参数采用遗传算法在聚合值附近进行参数辨识。只辨识电动机的定子电抗、电动机比例、电动机初始负载率、风力发电相对纯负荷的比例、配电网络电阻、配电网络电抗共6个参数。通过对风机3种接入位置进行仿真表明,上述模型结构的描述能力、泛化能力和辨识结果的稳定性较好。

考虑相关性的广义负荷联合概率建模及应用

大规模风电并网带来广义负荷节点功率流向不确定性问题,对广义负荷建模提出新的要求。如何全面考虑随机变量所具有的波动性以及地域的相关性特点,准确进行广义负荷建模,成为亟待解决的问题。为此,提出一种带有概率标识的计及节点空间地域相关性的节点特性建模学习方法。首先,将与各风电场相连的根母线节点据其各自的功率流向,分为电源特性与负荷特性;其次,对各根母线节点分别依照有功功率进行区间细化,统计其概率信息。针对节点地域的相关性,采用空间相关性方法计算相邻节点功率区间内相关特征参数并纳入节点的特性学习中,采用径向基函数(RBF)神经网络学习训练并提取区间集的节点特性;以风险分析为例验证所提方法的有效性和实用性。仿真结果表明,通过将节点空间相关性纳入广义负荷建模范畴,建模因素更为全面并细化了整个系统空间形成风险场景集,风险分析结果指出系统高风险场景,为系统决策提供参考依据。

电力系统暂态稳定分析广义负荷模型

随着特高压项目逐步建成,在全国大电网的东部受端系统(负荷中心)成为典型的广义负荷系统;另外智能微网以及新能源逐渐应用,区域性广义负荷系统将越来越多。为了更好地表征其新特性,提出了适用于广义负荷系统暂稳分析的实用模型。模型中利用区间联络线功率波动以及关键节点电压变化实时表征等效负荷动态特性,并根据动态负荷以及灵敏度最高的联络线母线电压表征等效发电机动态特性。经PSASP等平台仿真及实验结果表明,该模型能较好地反映系统动态特性,模型参数求取方便,通用性强。

三相单级光伏并网系统对配电网侧负荷建模的影响

基于MATLAB/Simulink建立了三相单级光伏并网系统的动态模型,研究了其外特性,指出含有三相单级光伏并网系统的广义负荷模型结构,只需在传统的综合负荷模型结构的虚拟母线上增加一个有功随电压变化的有功功率源。待辨识参数需要增加光伏阵列的3个特性参数、与光伏阵列并联的电容器的电容值、光伏发电相对纯负荷的比例以及电压控制器的比例与积分放大倍数,共增加7个参数。提出了参数辨识策略:先通过统计调查数据采用聚合算法,得到聚合后的广义负荷参数,低灵敏度参数可以固定为聚合参数,高灵敏度参数可在聚合后的参数附近采用遗传算法辨识。算例表明,采用所提出的模型与参数辨识策略辨识出来的参数的描述能力、泛化能力较好。

包含多种分布式电源的广义负荷模型辨识与适应性研究

配网侧多种分布式电源的接入将对系统的安全性、可靠性、稳定性产生重大影响,含有多种分布式电源的广义负荷建模是一种机遇与挑战。首先在综合负荷模型(SLM)的虚拟母线上增加一台异步发电机和两个有功功率源,构造一套含有固体氧化物燃料电池(SOFC)并网系统、三相单机光伏并网系统以及恒速异步风力发电机三种分布式电源的广义负荷模型结构,并对该模型初始化。然后提出一种模型参数的辨识策略:将低灵敏度且非时变的参数固定为聚合值,对于高灵敏且时变的参数,在聚合值附近采用遗传算法进行辨识,即只辨识电动机比例、定子电抗、风力发电相对纯负荷的比例、电动机初始负载率、配电网络的电阻、电抗、光伏发电相对纯负荷比例等7个模型参数。通过对三种不同负荷水平进行仿真,获取实测数据样本并进行参数辨识和适应性分析,验证了含多种分布式电源的广义负荷模型描述能力强,泛化能力好,参数辨识结果分散性较小。

广义负荷模型结构研究进展

负荷模型的准确与否对电力系统的准确仿真至关重要,但是建立反映实际负荷特性的负荷模型仍很困难,特别是对于有些系统的配网侧有电源的接入但仍以负荷为主的广义负荷。综述了广义负荷的特点,广义负荷模型的4种结构及各自特点。在概述了国内外广义负荷建模研究近况和广义负荷中的电源对电力负荷建模的影响后阐明了实测加辨识的思路建立广义负荷模型的方法。最后探讨了广义负荷模型应具有的特点。