基于特征线性调制深度学习网络的馈线负荷构成特征识别

随着电网规模越来越大,结构越来越复杂,供电可靠性的要求越来越高,通过现场试验的方式获取电力负荷的动态特性变得十分困难。提出了基于统计综合法的思想,运用电力系统仿真软件,通过仿真计算的方式得出对应电力负荷的动态特性。为了获得馈线负荷构成比例识别所需的负荷数据库,建立了包含变频空调负荷、分布式光伏负荷、感应电机负荷以及静态负荷的电网模型,通过设置电压跌落,得到不同负荷情况馈线功率数据,建立馈线负荷数据库,运用基于特征线性调制的改进深度学习网络的方法挖掘负荷节点或馈线功率变化的特征,并对负荷构成进行识别。结果经过训练后,与传统BP神经网络进行对比,识别准确率达到99%以上,部分负荷可以达到99.6%以上,有着较高的识别准确度。

基于网络的负荷构成特性信息集成系统

设计开发了负荷构成特性信息集成系统。采用功能模块化设计思想和面向对象的软件技术,将系统划分为负荷特性数据信息统计集成客户子系统和数据回收及管理集成服务器子系统。应用面向对象的工业级编译软件Visual C++6.0编写上层客户子系统和服务器子系统;利用Office小型数据库Access作为各外部调查统计信息载体构成分散式独立数据库;采用基于动态链接库模块化形式的多线程通信Winsock套接字建立客户端和服务器端的连接。系统能够实现各变电站用电行业及行业用户负荷构成特性的调查统计、各分散地区数据信息的传送、分散性调查统计数据信息的集总和整理等功能。该系统已经在广域互联网内调试成功且运行稳定。

分散性负荷构成特性数据集总系统

完整的电力系统负荷构成特性数据是实现电力系统综合负荷之统计综合建模的基本前提。传统的负荷特性调查统计方法,时间和人力投入大且难以保证数据的完整性、准确性和时效性。以Intranet/Internet为应用环境,运用动态网页JSP(Java Server Page)技术和可视化VC++编译环境并结合使用Office组件数据库Access,设计了一个集数据统计、数据动态交互和数据管理功能于一体的分散性负荷构成特性数据集总系统。该系统技术先进,设计和实现简便,适应性强,实用性好,为大型区域电网综合负荷建模建立了良好的技术支持平台。

浅析电力负荷构成及对负荷率的影响

电网负荷率是描述电力负荷特性的重要指标,提高负荷率对电力企业意义深远,同时也符合建设节约型社会的大政方针。而不同类型负荷的特性对负荷率又有直接影响,为此,分析不同类型负荷的特性,阐述电力负荷构成对负荷率的影响,提出电力供应偏紧时需要错峰用电,电力供应宽裕时仍需进行错峰用电。期望能从理论的角度提供参考。

科研建筑电力负荷密度研究

通过对中国科学院科研院所集中的北京市中关村和奥运村区域内数十家单位的电力负荷进行深入调查研究,结合有关单位运行维护的电力监测平台数据,通过数据统计、处理和分析,设计流程复盘、设计参数验算等方法,辅以科研院所实地走访等手段,从建设单位和设计单位共同关注的科研建筑“怎么算负荷,装机装多大”入手,针对科研建筑电力负荷密度的合理取值作出探索。

基于日负荷曲线的用电模式提取与聚类分析

更新仿真系统负荷模型参数是电力系统负荷建模的一个重要应用,为建立更为准确的负荷模型,分时分区的负荷建模思路是实现仿真系统负荷模型更新的有效途径和方案,本文聚焦负荷的分区建模,以不同类型用电设备日负荷曲线为基础,实现用电模式提取,并以提取所得用电模式为基向量,针对不同负荷节点或区域日负荷曲线进行分解,以分解所得负荷构成系数为聚类属性,实现负荷节点或区域的聚类分析,进而为系统仿真提供指导。基于实际用电数据的仿真结果验证了本文所提思路和方案的有效性。

一种变电站负荷行业构成比例估算方法

为解决负荷模型的时变性问题,提高电网运行的安全性和经济性,提出基于能量管理系统底层负荷出线和专线用户的日负荷数据估算变电站负荷行业构成比例的方法。以实际电网数据为例,首先采用因子分析法对高维度的日采样数据进行降维;然后根据降维结果进行K-means聚类,并基于聚类结果进行负荷特性分析,从而获取典型行业日负荷曲线;最后根据所有底层出线和专线用户的行业归属情况及功率,自下而上聚合得到220kV变电站的负荷行业构成比例。与用电信息采集系统用户数据的比对结果表明,所提方法估算得到的上层变电站负荷行业构成比例与实际总体相符。

基于日负荷曲线的负荷分类和综合建模

针对广域电力系统中负荷节点面广量大的困难,提出了基于日负荷曲线的、将统计综合法与总体测辨法相结合的电力负荷综合建模思路。首先通过对全网所有220kV(或110kV)负荷节点典型日负荷曲线进行构成分析,得出各负荷节点中行业用电构成的负荷比例；然后采用谱系数平均距离聚类分析法对全网负荷节点进行分类；再根据分类结果和少量负荷节点的实测参数,推广获得所有节点的负荷模型参数。该方法已成功应用于河南电网和福建电网,结果表明新方法简单实用、效果良好,为广域电力系统的负荷建模提供了新途径。

综合负荷模型参数的深化研究及适应性分析

首先详细介绍对实际电网进行综合负荷模型(synthesisloadmodel,SLM)建模的流程。然后根据对实际电网负荷构成的统计和调查数据,分析我国电网各类负荷的分布情况,并指出建立适合于实际电网SLM参数的必要性。最后分析SLM参数对电网稳定特性的影响,说明选择合适的负荷模型参数对准确分析电网稳定特性至关重要。

分类策略对广域系统负荷识别结果适应性的影响分析

针对广域系统负荷识别中的负荷分类问题进行研究,首先以简单两机系统为例从理论上研究负荷分群的基本原则,并研究了负荷群属特征和负荷构成特性对广域系统负荷识别结果的影响。基于物理机理差异度及其灵敏度分析进行参数识别,并用多次参数识别结果定义离散度指标,用其衡量识别结果对扰动场景的适应能力。研究了在多种扰动强度、扰动场景、负荷分类策略和系统拓扑结构下的广域系统负荷参数识别。结果表明,在负荷节点分类时应考虑各节点负荷构成特征的接近性和负荷群属特征的一致性,才能使该类负荷在某次扰动场景下的识别结果较好地适用于其他场景。

陕西电网负荷特性研究

根据陕西电网负荷的实际情况,制定了针对陕西电网负荷特性的调研收集资料方案。依照该方案对陕西电网330 kV变电站供电负荷的大小、类别及各类负荷的构成情况进行了深入地调查、统计和分析。由此确定各类供电负荷的典型330 kV变电站并对其进行负荷构成的定性分析,得出陕西电网负荷的基本特性,并对陕西电网计算用负荷模型的修订提出建议。

提高城市轨道交通车站配电变压器负荷率措施

以已运营城市轨道交通车站配电变压器负荷率普遍偏低的现象为出发点,通过对城市轨道交通典型车站动力照明负荷构成、负荷分级、运行方式等的特征分析,并结合变压器运行特性,提出根据城市轨道交通动力照明负荷特性合理确定变压器容量,以及充分利用变压器过负荷能力,从而有效提高城市轨道交通车站配电变压器负荷率的措施。

利用特殊日期测定各类用电负荷的方法

准确掌握一个地区内各类用电负荷的构成和变化规律,对于做好本地区的负荷预测、用电分析、负荷管理等工作非常重要。在实际情况中,可以发现通过一般统计方法获取各类负荷构成数据的途径并不具备可行性和实用性。总结了一些利用特殊日期负荷变化来测定各类用电负荷大小的方法,并结合廊坊市的实际情况对这些方法的操作过程和分析结果进行了具体论述。

西北电网负荷模型调研分析

为保证西北电网各项计算分析的正确性和精确度,对西北电网的负荷特性及构成进行调研 分析,得出较为准确的西北电网计算用负荷模型。为了获得准确的负荷模型,必须对电力系统负荷性 质、组成进行深入的调查研究。本文通过对西北电网所属四省(区)部分典型变电站目前所供负荷的种 类、各类负荷所占比例及一年里逐月典型日负荷峰谷值的调研、统计、分析,得出西北电网负荷的基本特 性,有哪些变电站具有较为特殊的负荷,为确定西北电网仿真计算所需的负荷模型提供翔实的基础资 料。

江苏省夏季空调负荷调查分析

错峰限电、移峰填谷、分时电价等措施的实施给夏季最大空调负荷的估算带来了很大的困难,因为负荷特性曲线被严重拉直,基本上失去了原有的特性.基于峰谷差率的负荷曲线修复方法和指定日的集中空调负荷估算方法,根据江苏省2002～2004年的96点负荷数据,估算了江苏省2004年夏季最大空调负荷和集中空调负荷,并分析了江苏省的空调负荷构成.