負荷模型辨識中廣域電網負荷空間分類

戴嘉祺，郝麗麗（南京工業大學電氣工程與控制科學學院，江蘇南京　211816）

?

負荷模型辨識中廣域電網負荷空間分類

戴嘉祺，郝麗麗
（南京工業大學電氣工程與控制科學學院，江蘇南京211816）

KEY W0RDS：1oad mode1；sPace c1assification；fuzzy means c1ustering；1oad nature

摘要：提出了負荷模型辨識中廣域電網負荷的空間分類方法，基于工業、商業、農業、居民及其他負荷的典型值數據，通過模糊均值聚類（FCM）算法對負荷按負荷性質空間分類，輔以靈敏度計算公式確定重點辨識參數，進而以遺傳優化算法并結合暫態過程各種擾動設置中電壓響應曲線的交互計算，以全網母線電壓跌落最為嚴重的母線作為觀察變量，辨識修正負荷模型參數，并以不分類、區域分類兩種方法與文中所提出方法作對比，仿真結果表明，按負荷性質分類具有合理性與有效性。

關鍵詞：負荷模型；空間分類；模糊均值聚類；負荷性質

電力系統負荷模型是電力系統仿真分析的基礎，對電力系統動態仿真結果有重要影響。然而在實際工程中多次發現仿真結果無法重現真實的動態過程，仿真的有效性問題亟待解決[1-2]，負荷模型直接影響到電力系統靜態、動態和暫態特性的分析計算。廣域電力系統涵蓋的負荷節點較多，若對每個負荷節點都采用不同的模型參數，則不管是建模還是計算，都十分困難。但如果對所有節點都采用相同的模型參數，雖然簡單，卻不符合實際。負荷自身的時變性、多樣性、地域分散性問題為負荷建模帶來不小的困難。研究發現，若依據負荷特性的相似性，將具有同類特性的負荷點歸結為一類，則可極大地提高負荷建模的準確性與有效性。……