一种基于实测小扰动数据的负荷模型参数辨识方法技术

本发明专利技术属于综合负荷模型参数辨识技术领域，涉及一种基于实测小扰动数据的负荷模型参数辨识方法，先根据实测电压、电流变化曲线的特征来选取适合参数辨识的数据时段；而后根据实测电流的分辨率和在小扰动下通过模型计算出的电流的波动范围主要受异步电机初始滑差和电压波动范围影响的事实，确定需辨识参数的初始值；最后以计算出的有功和无功功率曲线的中心线与实测的有功和无功功率曲线的中心线的误差最小构造目标函数，辨识出考虑风力发电的综合负荷模型的参数；其数据易得，原理可靠，辨识方法正确，辨识效率高，准确度好。

【技术实现步骤摘要】
-种基于实测小扰动数据的负荷模型参数辨识方法
： 本专利技术属于综合负荷模型参数辨识
，涉及一种基于实测PMU(同步相量 测量单元）小扰动数据的负荷模型参数辨识方法，特别是一种对不同扰动条件下均适用的 综合负荷模型动态参数辨识方法。
技术介绍
： 负荷模型的精度对电力系统运行和规划有着重要的影响，在进行电力系统分析 时，若采用的负荷模型误差太大，会导致分析的结果与实际情况严重偏离，从而构成系统的 潜在危险或造成资源的浪费。目前，求取负荷模型参数的方法主要有利用实测数据的总体 测辨法、故障仿真法和统计综合法。近年来由于PMU在电力系统中的广泛安装，获得高精度 的电网运行数据变得容易，因而利用实测PMU数据的总体测辨法在负荷建模中受到越来越 多的重视。 在现有总体测辨法使用过程中，若想有效辨识负荷模型中的动态参数，则需要负 荷节点的电压幅值波动范围至少达到波动前稳态电压的10%左右。在电力系统的实际运行 中，大的扰动可遇而不可求，出现次数非常稀少，PMU测得的数据几乎都是小扰动数据，而现 有方法很难利用小扰动数据辨识出负荷模型的动态参数。
技术实现思路
： 本专利技术的目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求一种基于实测PMU小扰动数据 的综合负荷模型参数辨识方法，利用广域测量系统中的实测PMU数据，W优化分析理论为 基础，在线给出综合负荷模型动态参数辨识结果，及时反映线路负荷成分改变、负荷增减和 无功补偿变化等因素对参数的影响，为电力系统运行与分析提供准确的负荷模型及动态参 数，提高运行可靠性与经济性。 为了实现上述目的，本专利技术先根据实测电压、电流变化曲线的特征来选取适合参 数辨识的数据时段；而后根据实测电流的分辨率和在小扰动下通过模型计算出的电流的 波动范围主要受异步电机初始滑差和电压波动范围影响的事实，确定需辨识参数的初始 值；最后W计算出的有功和无功功率曲线的中也线与实测的有功和无功功率曲线的中也线 的误差最小构造目标函数，辨识出考虑风力发电的综合负荷模型的参数，具体包括W下步 骤： (1)分析待辨参数的负荷特性，选择综合负荷模型和用于参数辨识的输入变量电 压的t q轴分量和输出变量电流的t q轴分量； (2)根据现有广域测量系统中实测PMU电压、电流数据变化曲线的特征来选取适 合参数辨识的采样时段； (3)选用四阶龙格一库培法确定综合负荷模型的状态，先得到异步电动机滑差、暂 态电动势的t q轴分量H个状态变量，进而得出综合负荷模型中电流的t q轴分量； (4)根据实测PMU电压相量与电流相量确定出负荷的实测有功功率和无功功率， 再通过实测PMU电压t q轴分量与应用综合负荷模型得出的电流t q轴分量，确定出负荷 的有功功率和无功功率； (5)根据实测PMU电流的分辨率和小扰动数据条件下通过综合负荷模型计算出 的电流波动范围受异步电机初始滑差和电压波动范围影响的数值，确定需辨识参数的初始 值； (6)通过综合负荷模型得出的有功和无功功率曲线中也线与通过实测数据得出的 有功和无功功率曲线中也线的误差构造目标函数，调整电流测量精度低引起的辨识参数偏 离值使其恢复正常； (7) W进化策略算法为优化方法，辨识出综合负荷模型的动态参数异步电动机定 子电抗、初始滑差与电动机负荷比例，实现综合负荷模型的参数辨识。 本专利技术涉及的参数辨识过程不仅适用于小扰动数据，同样适用于大扰动数据，步 骤相同。 本专利技术与现有技术相比，其可用于综合负荷模型参数辨识的数据更容易获得，运 算原理可靠，辨识方法正确，辨识效率高，准确度好。 【附图说明】： 图1为本专利技术实施例涉及的综合负荷等值模型原理示意图。 图2为本专利技术实施例涉及的PMU数据的电压变化曲线。 图3为本专利技术实施例涉及的实测PMU数据的电流变化曲线。 [001引图4为本专利技术实施例涉及的有功功率的拟合曲线。 图5为本专利技术实施例涉及的无功功率的拟合曲线。 【具体实施方式】： 下面通过实施例并结合附图对本专利技术作进一步说明。 本实施例涉及基于实测PMU小扰动数据辨识综合负荷模型暂态参数的算法，先利 用广域测量系统中的实测PMU电压、电流变化曲线的特征来选取适合参数辨识的小扰动数 据时段；再对实测PMU数据中电流的相对分辨率远低于电压的相对分辨率的情况，依据模 型计算电流的允许波动范围先确定参数的初始值；然后建立W模型计算功率的中也线与实 测电压和电流计算出的功率曲线的中也线最小二乘为目标的辨识函数；最后对基于实测 PMU小扰动数据辨识综合负荷模型动态参数的算法进行验证，通过广域测量系统中的实测 PMU数据，分别对华北/御道口的御桥线不同时刻的综合负荷模型动态参数进行辨识，将 该辨识结果与设典型值分别用于电网运行分析，结果表明该辨识值的有效性和较高的准确 性。 本实施例选取御桥线，御桥线220KV母线下不仅包括通常意义的静态负荷和动态 负荷，还包括W双馈异步风力发电机为主的风力发电厂，双馈异步风力发电机相当于滑差 为负数的异步电动机，将其归于动态负荷之中，建立的综合负荷等值模型如图1所示，在实 际计算中，动态负荷电动机采用H阶模型，方程如下： 戒 T、,! -Tr [002引立=下本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于实测小扰动数据的负荷模型参数辨识方法，其特征在于具体包括以下步骤：(1)分析待辨参数的负荷特性，选择综合负荷模型和用于参数辨识的输入变量电压的d、q轴分量和输出变量电流的d、q轴分量；(2)根据现有广域测量系统中实测PMU电压、电流数据变化曲线的特征来选取适合参数辨识的采样时段；(3)选用四阶龙格—库塔法确定综合负荷模型的状态，先得到异步电动机滑差、暂态电动势的d、q轴分量三个状态变量，进而得出综合负荷模型中电流的d、q轴分量；(4)根据实测PMU电压相量与电流相量确定出负荷的实测有功功率和无功功率，再通过实测PMU电压d、q轴分量与应用综合负荷模型得出的电流d、q轴分量，确定出负荷的有功功率和无功功率；(5)根据实测PMU电流的分辨率和小扰动数据条件下通过综合负荷模型计算出的电流波动范围受异步电机初始滑差和电压波动范围影响的数值，确定需辨识参数的初始值；(6)通过综合负荷模型得出的有功和无功功率曲线中心线与通过实测数据得出的有功和无功功率曲线中心线的误差构造目标函数，调整电流测量精度低引起的辨识参数偏离值使其恢复正常；(7)以进化策略算法为优化方法，辨识出综合负荷模型的动态参数异步电动机定子电抗、初始滑差与电动机负荷比例，实现综合负荷模型的参数辨识。...

【技术特征摘要】
1. 一种基于实测小扰动数据的负荷模型参数辨识方法，其特征在于具体包括w下步 骤： (1) 分析待辨参数的负荷特性，选择综合负荷模型和用于参数辨识的输入变量电压的 d、q轴分量和输出变量电流的d、q轴分量； (2) 根据现有广域测量系统中实测PMU电压、电流数据变化曲线的特征来选取适合参 数辨识的采样时段； (3) 选用四阶龙格一库培法确定综合负荷模型的状态，先得到异步电动机滑差、暂态电 动势的d、q轴分量H个状态变量，进而得出综合负荷模型中电流的d、q轴分量； (4) 根据实测PMU电压相量与电流相量确定出负荷的实测有功功率和无功功率，再通 过实测PMU电...

【专利技术属性】
技术研发人员：王茂海，齐霞，吴新振，马平，
申请(专利权)人：国家电网公司华北分部，国网冀北电力有限公司经济技术研究院，青岛大学，
类型：发明
国别省市：北京;11