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电力负荷模型参数辨识与聚类算法研究

作　者: 恰勒哈尔·吾肯
导　师: 加玛力汗·库马什
学　校: 新疆大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 负荷建模聚类分析参数辨识含风力发电机的负荷区域
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 35次
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内容摘要

随着现代电力系统的结构不断变得复杂和规模逐渐扩大，电力负荷建模研究的重要性是越来越突出。但是电力负荷的特殊性(特殊性指的是时变性、随机性、分布性、复杂性、不连续性、多样性)阻碍了负荷建模的工作，现有的模型均是偏保守的，因此提高负荷模型的精确度一直以来被认为电力系统工程实践和学术研究待解决的问题。本文前三章中阐述了负荷建模研究的意义和重要性、负荷建模的国内外研究现状。介绍了目前采用的负荷建模方法、常用的负荷模型结构以及聚类算法和参数辨识原理与实现步骤。本文的第四章中为了解决负荷的特殊性问题，通过FCM算法和K-means算法对变电站的实际负荷数据进行聚类分析，得到了两种不同的聚类结果和聚类中心矩阵，并对采用两种方法得到的结果进行对比分析。每一类的聚类中心完全能反应出该类中的每个数据的特征，因此能够解决一直阻碍负荷建模工作的电力负荷的时变性和分布性的问题。本文的第五章根据在实验室获得的负荷的实测数据，采用遗传算法和传统的最小二乘法对幂函数模型和多项式进行参数辨识，建立了基于传统方法和遗传算法的幂函数负荷模型和多项式负荷模型，分析了所建的两种模型与实测数据之间的误差，结果表明采用遗传算法所建的模型精度比传统法的差。最后采用MATLAB/SIMULINK和总体测辨建模的方法，搭建含风力发电机的仿真系统，并仿真系统中进行动态仿真来获取参数辨识所需的反映负荷特性的样本数据，对它进行了负荷模型参数辨识，指出含风电的负荷区域能用异步发电机来等效描述。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-12
  1.1 本文研究的背景和意义  9-10
  1.2 国内外负荷建模的发展和研究现状  10-11
  1.3 本文研究的主要内容  11-12
第二章负荷建模基础理论  12-21
  2.1 电力负荷建模的基本概念  12-13
  2.2 电力负荷建模方法  13-15
  2.3 电力负荷模型  15-19
  2.4 我国采用的负荷模型  19-20
  2.5 本章小结  20-21
第三章负荷参数辨识算法与聚类算法  21-30
  3.1 负荷参数辨识的概念  21-25
    3.1.1 负荷模型参数辨识定义与原理  21-22
    3.1.2 负荷模型参数辨识方法  22-25
  3.2 聚类分析基本概念  25-29
    3.2.1 聚类分析的定义  25-26
    3.2.2 聚类分析方法  26-29
  3.3 本章小结  29-30
第四章负荷特性的分类与综合  30-37
  4.1 负荷结构数据  30-32
  4.2 FCM 算法与 k-means 算法的实现  32-33
  4.3 聚类结果  33-34
  4.4 聚类效果分析  34-35
  4.5 结果分析  35-36
  4.6 本章小结  36-37
第五章负荷模型参数辨识  37-56
  5.1 静态模型参数辨识  37-49
    5.1.1 目标函数的建立过程  37-39
    5.1.2 负荷数据的采集  39
    5.1.3 幂函数模型参数辨识  39-45
    5.1.4 多项式模型参数辨识  45-49
    5.1.5 参数辨识结果分析  49
  5.2 动态负荷模型参数辨识  49-55
    5.2.1 概述  49-50
    5.2.2 仿真系统的构建  50-51
    5.2.3 定速风电机组模型  51
    5.2.4 含风电负荷区域的参数辨识思路  51-54
    5.2.5 辨识准则与目标函数  54
    5.2.6 辨识结果与分析  54-55
  5.3 本章小结  55-56
第六章总结与展望  56-58
  6.1 研究内容和成果  56
  6.2 后期工作展望  56-58
参考文献  58-61
附录  61-64
硕士阶段公开发表的论文  64-65
致谢  65

电力负荷模型参数辨识与聚类算法研究

内容摘要

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