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1、基于粒子群优化法的负荷模型参数辨识概述作为近年来广受关注的粒子群优化法(Particle Swarm Optimization,PSO)，它的诞生源于 Eberhart 博士与 Kennedy 博士对于鸟类捕食行为的模拟而发明的一种新的全局优化算法。 粒子群优化法(PSO 算法)具有全局性能好、搜索效率高等优点，故在电气领域越来越多的应 用开始出现，本次的课题即是关于粒子群优化算法在负荷模型中的应用。 目前，电力负荷建模主要形成了三类方法，即总体测辨法、统计综合法和故障仿真法。 对于此三类方法，我们在优劣上进行了详细的对比：总体测辨法的整体性避免了大量的统 计工作，从而有利于微观定量分析，但是
2、其难点在于，难以在系统中全部的变电站中都安 装有关装置从而进行测辨；统计综合法所得的模型在概念上是较为清晰的，易于理解与应 用，可是其建模的过程较为困难，所需要的资料与信息量肯能过于庞大；而对于故障仿真 法，其优点在于某些特定故障情况下可以重现，同时也正因为如此说明其为一种试凑的方 法。综上，对于上述三种方法的阐述表明，我们有必要尝试引入一种新的方法-粒子群优化 法来进行新的负荷模型参数辨识，以扩展更多的应用空间。本文即从此入手，以达到将粒 子群优化法施用的可能。目 录1 绪论.11.1 电力系统负荷简介.11.1.1电力系统负荷特性的定义.11.1.2电力系统负荷特性的分类.11.2 电力系
3、统负荷建模的意义.11.3 负荷建模的发展与现状.21.4 综合负荷建模.31.5 本文所做的工作.42负荷建模的相关理论基础.42.1 电力系统负荷建模的基本理论.42.1.1 电力系统负荷模型的产生.52.1.2 电力系统负荷模型的分类.62.1.3 负荷特性对电力系统仿真计算结果的影响.72.1.3.1 负荷模型对潮流计算的影响.72.1.3.2 负荷模型对暂态稳定计算的影响.72.1.4 负荷模型对小信号动态稳定计算的影响.82.2 电力系统负荷模型的参数辨识.92.2.1 电力系统负荷模型参数辨识的形成.102.2.2 电力系统负荷模型建立的主要方法.102.3 感应电动机.112.
4、4本章小结.111 绪 论 1.1 电力系统负荷简介1.1.1 电力系统负荷特性的定义电力负荷从电力系统的电源吸取的有功功率和无功功率随负荷端点的电压及系统频率变化而改变的规律1.1.2 电力系统负荷特性的分类及上,负荷功率随负荷颠端电压变动而变化的规律,称为负荷的电压特性;负荷功率随电力系统频率改变而变化的规律,称为负荷的频率特性;同时,负荷功率随时间变化的规律,称负荷的时间特性。但一般习惯上把负荷的时间特性称为负荷曲线（有日负荷曲线，年负荷曲线等） ，而把负荷的电压特新那个和负荷的频率特性称为负荷特性。反映负荷点电压（或电力系统频率）的变化达到稳态后负荷功率与电压（或频率）的关系，称为负荷
5、的静态特性；反映负荷点电压（或电力系统频率）急剧变化过程中负荷功率与电压（或频率）的关系，称为负荷的动态特性。负荷功率又分为有功功率和无功功率。这两种功率的变化规律差别很大。将上述各种特征相组合，就确定了某一种特定的负荷特性，例如有功功率静态频率特性、无功功率静态电压特性等。电力系统的负荷主要成分是异步电动机、同步电动机、电热电炉、整流设备、照明设备等。在不同负荷点，这些用电设备所占的比重不同，用电情况也不同，负荷特性也不相同，因而有必要进行良好的适当的建模来进行研究。1.2 电力系统负荷建模的意义电力负荷是电力系统的重要组成部分，它作为电力系统四大元件之一，其数学模型及其参数的选取对电力系统
6、规划、运行和控制等许多问题都有影响。不起当的负荷模型会使得结果与实际情况不相一致。若负荷模型不准确而产生乐观的分析结果，则在规划设计方面将会导致系统结构运行造成不便，带来许多运行限制，在运行方面将导致系统运行于危险的临界状态或疏于防范而造成事故；若负荷特性描述的不准确而产生悲观的分析结果，则在规划设计方面将会因不必要的加强系统结构和反事故措施而投入过多的资金，造成浪费，在运行方面采取过分保守的策略而限制了功率传输的极限，使设备得不到充分的利用。目前发电机组和输电网络的模型已相当成熟，比较而言，电力负荷模型仍相当简单，往往从基本物理概念出发，采用理想化的模型。负荷模型的过分粗糙已成为制约电力系统
7、仿真计算精度的关键因素，从而也降低了改进发电机和输电网络模型的价值。大量的仿真计算表明：负荷模型对电力系统动态行为的定量模拟结果影响较大，对潮流计算、短路计算、安全分析、电压稳定性12等也存在一定的影响。在临界情况下，还有可能彻底改变一些定性的结论3。1.3 负荷建模的发展与现状人们早在 20 世纪 30、40 年代认识到负荷模型对电力系统分析的重要性，并开始研究负荷随电压和频率变化的静态和动态特性，这一阶段可以说是负荷建模的萌芽期。到了 6070 年代。由于数字电子计算机技术的发展和应用，人们大量采用计算机进行复杂电力系统的仿真，同其它系统元件模型一样，负荷建模工作有了相当的进展，除了提出了
8、恒阻抗、恒电流、恒功率模型外，还在计算中采用了感应电动机负荷模型和多项式、幂指数负荷模型。在 1976 年美国电力科学研究院(EPRI)主持了一项大型研究计划，其主要目的是为电力公司建立一套基于统计综合法的负荷建模方法。研究工作在加拿大和美国同时展开，美国的 Texas 大学负责建模方法研究，GE 公司的电力工程负责通过现场试验对建模方法进行评价。该方法是在实验室内确定各种典型负荷f 如工业电动机负荷、电冰箱、荧光灯等)的平均特性方程。然后统计每个负荷点上在一些特殊时刻(如冬季峰值、夏季峰值)负荷的组成，即每种典型负荷所占的百分比，以及配电线路和变压器的数据，最后综合这些数据得出该负荷点的负荷
9、模型。EPRI 经过多年的努力发表了许多有价值的研究报告，并且研制完成了目前为止统计综合法负荷建模中最具影响的软件包 EPRILOADSYN，该软件使用时需提供三种数据：负荷类型数据，即各类负荷(民用、工业、商业等)在总负荷中所占百分比：各类负荷的构成数据，即各种用电设备(荧光灯、电动机、空调等)所占比例；各负荷元件平均特性。若使用者仅提供第一种数据，后两种数据可以采用软件包提供的典型值。这给软件包的使用者提供了一定的方便。另一种新的负荷建模方法总体测辨法在 90 年代前后开始被提出，该方法的以系统辨识理论为基础，基本思想是将负荷群看成一个整体，先在现场进行人为扰动试验或捕捉自然扰动，采集并记
10、录该扰动数据，然后由实测数据辨识负荷模型的结构和参数。中国、美国、日本、加拿大和澳大利亚等国在实际系统中研制和投运了大批电力负荷特性记录仪，记录了大量数据，籍此开展了大量基于总体测辨法的研究。CIGRE 和 IEEE 都设有负荷建模工作组，其不定期发表的专题报告，对归纳总结负荷建模的研究成果和指导负荷建模的研究起到了重要作用。1990 年 CIGRE 发表的专题报告 Il，结合荷兰 FGO 电网对各种负荷模型的动态计算效果进行详细论证，对负荷模型及测试方法进行总结。IEEE 在1993 年发表的报告统一了负荷建模中许多术语和定义，总结了负荷模型从建立、验证到应用的有关问题。IEEE 在 199
11、5 年 2 月的报告列出了负荷建模研究中提出的许多有价值的负荷模型、文献，以期推动负荷建模的进一步研究和实际应用。1995 年 8 月的报告推荐了用于电力系统潮流计算和动态仿真的标准化负荷模型。更加丰富了建模的种类。41.4 综合负荷建模一般来说,负荷建模的综合方法包括模型结构的确定和参数辨识两方面4。模型结构的确定是系统辨识中最重要的部分,目前对于如何确定模型的结构尚无系统的方法, 有的只是一些特殊的经验。为了确定负荷模型的结构,首先观察负荷在扰动时的行为共性:1）负荷的有功和无功在电压变化下都要发生变化, 当电压稳定后, 负荷的有功、无功也终将稳定,此时负荷的有功、无功与电压的关系由负荷静态特性描述。2）负荷的有功、无功在电压变化下并不是立刻到达新的稳态, 而是需要经过一定时间的过渡过程,通常把这个过渡过程称为负荷的恢复特性。3）负荷有功、无功的恢复特性不同, 相比之下,负荷无功的恢复过程较为明显, 恢复过程的时间常数大, 而负荷有功的时间
