基于SLM模型的負荷模型總體測辨方法

趙紅嘎

基于SLM模型的負荷模型總體測辨方法

趙紅嘎

福建電力調度通信中心

福建電網已經建立了負荷在線綜合建模系統，實現了負荷模型的在線動態維護。系統一期采用了基于CLM模型的負荷模型總體測辨方法，該模型由于沒有充分考慮配網阻抗對負荷模型的影響，在實際應用中與實際負荷特性存在一定偏差。為了進一步提高負荷實測模型準確度，該文提出并實現了基于SLM模型的負荷模型總體辨識方法，并給出了SLM模型的辨識結果。基于SLM模型的負荷實測模型的應用將進一步提高電網仿真計算的精度。

負荷模型 SLM模型 總體測辨法

電力系統仿真準確度及負荷模型對仿真準確性的影響已經引起廣泛關注[1-4]。為得到準確的負荷模型，國內外研究機構和電力公司進行了大量的研究和嘗試[5-14]。由于電力負荷的多樣性和時變性，負荷準確建模非常困難，目前電網仿真計算中主要還是采用經驗負荷模型，實測負荷模型并沒有得到推廣應用。當前國家電網公司正在開展提高電網輸電能力工作，提高仿真模型和參數的準確性是其中一項重要的、有效的基礎性工作，電力系統負荷模型及參數的實測和應用工作已經列入國家電網公司 “十一五”規劃目標。

隨著電網負荷的發展和功率輸送極限的提高，對電網仿真深度和仿真準確度的要求越來越高，開展電力負荷建模研究，建立能反映實際負荷特性的仿真模型及參數勢在必行。福建電力調度通信中心與河海大學合作開展了負荷實測建模研究和開發，對福建電網現有與負荷相關的數據資源進行了分析和篩選，在總結當前電網負荷實測建模主要困難和成果的基礎上，提出了充分利用已有數據資源、進行負荷在線綜合建模的思路，開發了福建電網負荷模型動態維護和管理平臺。

福建電網在線負荷綜合建模系統中原有總體測辨法模塊基于間接考慮配電網絡的綜合模型（CLM）進行辨識。CLM模型由于對配電網絡阻抗考慮不充分，在實用中存在一定的問題。為進一步提高負荷實測模型的精度，本文介紹了基于直接考慮配電網絡阻抗綜合負荷模型（SLM）的負荷模型總體辨識方法，并給出了辨識的結果。

1 CLM模型和SLM模型

1.1 間接考慮配電網絡的負荷模型（CLM模型）

間接考慮配電網絡的動態負荷模型包括等值感應電動機和靜態負荷部分。等值感應電動機一般采用三階機電暫態電動機模型，靜態部分采用ZIP模型。如圖1所示。電力系統數字仿真中，負荷一般接在110kV或220kV母線。但是，無論電動機負荷、照明或生活用電負荷都不可能直接由110kV或220kV母線供電，因此，在負荷模型中必須考慮配電網絡的影響。間接考慮配電網絡的動態負荷模型通過在感應電動機定子阻抗中增加一定的數值來模擬配電網絡的影響，比如定子電抗通常取0.12pu，計及配電網絡影響后定子電抗取為0.18pu。該模型存在以下不足：

1.1.1該模型靜態部分沒有考慮配電系統阻抗的影響

由于用電負荷都是由配電網絡供電，在等值負荷模型中，等值電動機和靜態負荷都應該考慮配電系統等值阻抗。同時，由于負荷的非線性，還難以采用數學方法將靜態負荷從配電網絡中等效地移出。

1.1.2該模型的電動機定子電抗計及配電系統阻抗時，沒有考慮配電系統的無功補償以及靜態負荷的影響

該模型將配電系統等值阻抗直接與等值電動機的定子阻抗合并，這種處理，在不考慮配電網絡無功補償和靜態負荷的條件下是可行的。但是，由于沒有考慮配電系統的無功補償，將導致配電系統等值阻抗的壓降增加，惡化電動機的運行條件。

1.1.3該模型靜態部分的無功功率可能有負的恒定電流和恒定功率成分，即被處理成無功電源

由現有模型的初始化計算可知，當等值電動機吸收的無功功率大于系統向負荷提供的無功功率（潮流計算中的無功負荷）時，就會導致靜態負荷的無功功率為負值。對于恒定阻抗部分，可以等效為無功補償，是合理的。對于恒定電流和恒定功率部分，則被等效為無功電源，可能導致系統穩定水平的大幅度提高。但是，實際系統中并不存在這樣的無功電源，顯然是不合理的。

圖1 間接考慮配電網絡的動態負荷模型

1.2 直接考慮配電網絡的負荷模型（SLM模型）

直接考慮配電網絡的綜合負荷模型（SLM）中有配網等值阻抗，在等值阻抗下面掛有等值靜態負荷、等值馬達、描述無功補償的等值電容和代表分布式電源的等值發電機，結構如圖2所示。

該模型具有以下特點：

1.2.1靜態負荷和電動機負荷都可以考慮配電系統阻抗的影響

綜合負荷模型對配電系統阻抗模擬方法，保證了模型結構更符合實際配電系統和用電負荷的關系。可以采用適當的等值方法，得到較準確的配電系統等值阻抗。

12.2模擬了配電系統的無功補償

配電網絡中和電力用戶都配置了大量的無功補償裝置，其動態特性對系統的穩定性具有重要影響，應該進行詳細模擬，綜合負荷模型為配電系統無功補償的模型，提供了有效的模擬方法。

1.2.3可以方便地考慮配電系統的小機組

在仿真分析（特別是擾動試驗和事故分析）有時需要考慮接入配電網絡的小機組，綜合模型結構中包含了小機組，可以使小機組的模擬更加方便。

1.2.4靜態無功負荷不會出現負的恒定電流和恒定功率

負荷功率因數的引入，保證了靜態負荷無功部分不會出現負的恒定電流和負的恒定功率，使模型更符合實際。

圖2 直接考慮配電網絡的動態負荷模型

2 負荷模型總體辨識原理

負荷模型總體辨識法的基本原理可用如下的公式進行說明。設等值負荷機理動態模型的狀態方程為

輸出方程為

式中：k表示離散采樣時刻kh，h是采樣步長；Y(k)為k時刻輸出向量的模型計算值；Ym(k)為k時刻輸出向量的測量值； W(k)為ky×hy階方陣，稱為加權矩陣，一般情況下，加權矩陣取為單位矩陣。

3 負荷模型總體辨識策略

即使對于CLM模型，要唯一辨識出所有的參數，除了需要利用擾動前以及動態過程的數據外，還需要增加后穩態條件。SLM中除了包括了感應電動機負荷和靜態負荷，還增加了配電網絡的等值阻抗。需要注意的是，雖然能夠測量的是負荷總母線的電壓以及對應的總負荷功率或者電流，但并不是模型中的所有元件的電壓電流均能夠測量，因為模型中的元件都是假設的等值元件而不是實際系統的元件。對于SLM模型而言，僅依靠總電壓和總功率的測量數據，采用辨識的途徑是不能夠唯一確定所有參數的。因此，需要繼續深入研究采用統計綜合與測量辨識相結合的方法確定SLM參數，即可辨識的且對電力系統仿真結果較敏感的參數，采用辨識方法得到，其余的參數由統計綜合法得出。

問題的關鍵是如何處理配電網阻抗R、X和X，理論分析和應用實踐表明這3個參數只要已知其中一個或者一個條件，則其余重點參數就可以辨識。有3個可能的方案：

A.R、X采用統計綜合法確定，其余重點參數采用總體測辨法確定。

B.X+X采用統計綜合法確定，其余重點參數采用總體測辨法確定。

C.X/R采用統計綜合法確定，其余重點參數采用總體測辨法確定。

參數確定的過程如下：

（1）根據配電網情況，采用統計綜合法確定某個參數，比如方案（三）時確定X/R。如果實際工程中暫時無法實施統計綜合法，那么就取典型值。

（2）按照參數辨識方法，給定一組待辨識參數的初值，其余參數采用典型值，則所有參數已知。

（4）根據虛擬母線電壓和初始功率求解微分方程，計算虛擬母線上的負荷功率。

（5）根據虛擬母線負荷功率和配電網阻抗，反過來計算實際負荷母線功率，并計算與實測功率的誤差。

（6）采用蟻群優化算法不斷優化待辨識參數，回到步驟（2），直至收斂。

隨著配電線路長短變化，R和X隨之在較大范圍變化，而兩者之比X/R卻變化較小。另外，+X也是較難統計的。所以，X/R相對固定也比較容易確定，本文推薦采用方案C。

4 負荷模型總體辨識流程

總體測辨法的流程圖如圖3所示，具體如下：

4.1 挑選有效數據。判別的依據主要有兩個：（1）擾動類型為區外擾動；（2）擾動的幅度在10％-15％為好，至少為2％；擾動寬度一般在8～10個測點，每個測點間的時間間隔為10ms。

4.2 根據BPA的推薦參數對非辨識參數賦典型值。

4.3 對待辨識參數賦初值，并給定尋優范圍。

4.4 模型的初始化。上文已經詳細闡述，此處不再贅述。

4.5 通過龍格—庫塔法解出模型狀態方程。由初始化過程中得到的狀態變量的初值，解出以下各點的值。

4.7 判斷優化次數，若小于200次循環至3，否則輸出結果。

5 負荷模型總體辨識結果

根據福建電網典型負荷站點的上傳數據，辨識算法模塊進行了在線參數辨識，SLM辨識結果如表1和表2所示。

從辨識結果可以得知：（1）同一時段、相同站點的參數比較集中，這表明了參數的相對平穩性、客觀規律性；（2）分別采用高、低壓側數據進行辨識，結果合理且符合一般規律性，這表明了使用高低壓側數據都具有效性；（3）不同站點、不同時段的參數有差異，這表明了建立分類、分時段負荷模型的必要性。

圖3 總體測辨法流程圖

6 結論

本文介紹了CLM模型和SLM模型，并重點給出了基于SLM模型的負荷模型總體測辨方法，最后給出了負荷實測模型。SLM模型可以充分考慮配電網絡阻抗對負荷特性的影響，可進一步提高負荷實測模型的精度，從而可以提高電網仿真計算的準確度。

表1 Ⅰ類負荷SLM參數

表2 Ⅱ/Ⅲ類負荷SLM參數

[1] Kosterev D N，Taylor C W，Mittelstadt W A．Model validation for the August 10，1996 WSCC system outage[J].IEEE Trans on Power Systems,1999,14(3):967-979．

[2] 賀仁睦.電力系統動態仿真準確度的研究[J].電網技術,2000,24(12):1-4．

[3] 張鵬飛，羅承廉，孟遠景，等．河南電網送端和受端負荷模型對穩定極限的影響[J]．電網技術，2007，31(6)：51-55．

[4] 高超，程浩忠，李宏仲，等．大容量沖擊負荷對地區電網暫態穩定性的影響[J]．電網技術，2008，32(1) ：31-35．

[5] 李培強，李欣然，唐外文，等．統計綜合法負荷建模中的行業用戶精選[J]．電力系統自動化，2005，29(14)：48-52．

[6] 張東霞，湯涌，朱方，等．基于仿真計算和事故校驗的電力負荷模型校核及調整方法研究[J]．電網技術，2007，31(4) ：24-31．

[7] H E Renmu，M A Jin，HILL D J．Composite load modeling via measurement approach[J]．IEEE Trans on Power Systems，2006，21(2)：663-672．

[8] 張紅斌，賀仁睦，劉應梅，等．感應電動機負荷模型參數解析靈敏度分析及參數辨識策略研究[J]．電網技術，2004，28(6) ：10-14．

[9] 李欣然，金群，劉艷陽，等．遺傳策略的綜合改進及其在負荷建模中的應用[J]．電網技術，2006，30(11)：40-46．

[10] 石景海，賀仁睦．基于量測的負荷建模：分類算法[J]．中國電機工程學報，2004，24(2)：78-82．

[11] 張東霞，湯涌，朱方，等．接于高壓母線的電動機負荷等值模型[J]．中國電機工程學報，2006，26(6)：14-18．

[12]史真惠，朱守真，鄭競宏，等．改進BP神經網絡在負荷動靜態比例確定中的應用[J]．中國電機工程學報，2004，24(7)：25-30．

[13] 湯涌，張紅斌，侯俊賢，等．考慮配電網絡的綜合負荷模型[J]．電網技術，2007，31(5)：34-38．

[14] CHOI B K，CHIANG H D，LI Y H，er al．Measurement-based dynamic load models：derivation，comparison and validation[J]．IEEE Trans on Power Systems，2006，21(3)：1276-1283．