電力系統(tǒng)負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)辨識(shí)的研究.pdf

1、該論文研究總體測(cè)辨法負(fù)荷建模中有關(guān)電力負(fù)荷動(dòng)態(tài)特性的聚類與綜合、負(fù)荷模型的參數(shù)分散性以及電力系統(tǒng)非線性變結(jié)構(gòu)負(fù)荷建模等關(guān)鍵性問題.該研究對(duì)解決電力負(fù)荷的時(shí)變性、變結(jié)構(gòu)性等給總體測(cè)辨法負(fù)荷建模工作造成的困難具有重要意義.論文的主要內(nèi)容如下:1.針對(duì)總體測(cè)辨法負(fù)荷建模中存在的模型參數(shù)分散性問題,該文首次進(jìn)行了較為深入、細(xì)致的研究,結(jié)果表明:不管是靜態(tài)負(fù)荷模型,還是差分方程負(fù)荷模型,模型結(jié)構(gòu)選擇不正確,不真實(shí)以及負(fù)荷噪聲的存在是導(dǎo)致負(fù)荷模型參

2、數(shù)分散的根本原因.該文提出了一種有效的解決負(fù)荷模型參數(shù)分散性的方法——負(fù)荷特性綜合.動(dòng)模實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的建模實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性.2.電力負(fù)荷動(dòng)態(tài)特性的聚類與綜合的實(shí)現(xiàn)是負(fù)荷建模走向?qū)嵱没闹匾獦?biāo)志之一,這是由電力負(fù)荷本身特點(diǎn)和電力負(fù)荷建模原則所決定的.該文首次提出使用Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決電力負(fù)荷動(dòng)態(tài)特性的聚類問題,給出了采用Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷動(dòng)態(tài)特性聚類的具體算法.3.針對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)實(shí)

3、踐中存在有些參數(shù)容易辨識(shí),而有些參數(shù)相對(duì)難以辨識(shí)的問題,該文首次進(jìn)行了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)負(fù)荷模型參數(shù)解析靈敏度分析及可辨識(shí)性研究,研究結(jié)果表明:靈敏度大的參數(shù)易辨識(shí)、且辨識(shí)結(jié)果穩(wěn)定,而靈敏度小的參數(shù)相對(duì)難以辨識(shí),并且各參數(shù)都有隨激勵(lì)增強(qiáng)而逐漸容易辨識(shí)的趨勢(shì).根據(jù)這些特點(diǎn),該文首次提出了一種全新的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)負(fù)荷模型綜合策略,并通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建模驗(yàn)證了該策略的有效性和可行性.4.當(dāng)電力負(fù)荷面臨較大跨度的電壓、頻率擾動(dòng)時(shí),其非線性、變結(jié)構(gòu)特征表現(xiàn)相當(dāng)明