导读:本文包含了综合负荷建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风电综合负荷模型,PMU数据,粒子群算法,参数辨识
综合负荷建模论文文献综述
季文伟,张伟玲[1]（2019）在《基于实测数据的风电综合负荷建模》一文中研究指出广域测量系统(WAMS)中,PWU能够实时测量广域分布的电力系统状态和各参数量,为此提出了以实测PMU数据的风电综合负荷建模。利用粒子群优化算法,以计算功率值和实测功率值误差最小作为目标函数,利用华北电网220 kV御祥线实测PMU数据,验证了该负荷模型的有效性。结果表明,以辨识参数为基础计算的功率与实测值吻合较好,验证了所提方案能够很好地满足负荷模型参数辨识的要求,使获得的模型和参数具有良好的适应性和精度。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年11期）
魏来[2]（2019）在《基于统计综合法的电力负荷建模方法研究》一文中研究指出作为电力系统数字仿真的重要组成部分之一,电力负荷数学模型的准确性会直接影响系统仿真的结果。而由于负荷自身所具备的非线性、时变性、分散性等特点,使得有关其建模的研究进展缓慢,尤其是有关基于统计综合法的建模研究,已经明显处于落后的地位。随着我国经济发展与社会进步,电力系统的规模越来越大,对电网稳定运行与可靠性的要求也越来越高,电力负荷的容量与构成也正发生着巨大的变化。在这样的大背景下,研究建立能真实准确反映实际电网负荷的模型就成为了负荷建模研究领域的重点问题。本文以典型感应电动机的负荷数据为基础,采用机器学习的有关算法作为技术支撑,进行了基于统计综合法的负荷建模研究。本文首先就传统统计综合法建模中存在的缺陷提出了改进,引入层次凝聚聚类算法对以感应电动机为代表的电力负荷分类问题进行了研究,研究结果表明该算法可以有效对电力负荷按其特性进行分类,分类效果良好,符合预期结果。然后研究了将人工神经网络应用于负荷建模的有关问题,提出了一种改进的BP算法对网络训练过程进行了优化。改进的方面主要有两点,一是改固定的学习率为自适应学习率,使得算法自身可以根据学习的情况自适应地调节学习率,以提升学习效率,二是引入新的神经元激活函数,改善网络性能。测试结果显示,这一改进策略有效提升了算法的计算速度与精度。本文还分析了多项式形式和幂函数形式负荷静态模型的特点,对同一静态负荷曲线进行参数辨识,发现幂函数形式具有更好的优越性,更适合作为静态负荷模型。基于时下流行的TensorFlow框架,编写实现了人工神经网络搭建动态负荷模型,在进行模型建立时,首先利用统计得到的负荷数据计算得出负荷的动态特性数据,再用这些数据作为网络训练的样本对神经网络进行训练,训练完成后的神经网络即可以作为真实负荷的模型进行其他相关的数字仿真计算。验证计算的结果表明,本文提出的改进BP神经网络可以较好地完成动态负荷建模,得到的模型动态特性与原始负荷十分接近,是一种可行的负荷建模方法。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-05-01）
谭心怡,吕林,高红均,吴泓灏,周博[3]（2018）在《考虑DG功率非线性特性和综合负荷建模的DG和DR协同规划》一文中研究指出通过对考虑电压静特性的综合负荷和不同负荷转移比例的需求响应进行建模,以总投资、总运行费用净现值最小为优化目标,构建双层多阶段分布式电源和需求响应协同规划模型。重点对具有强烈的非线性功率特性的风电机组和微型燃气轮机进行分段线性化处理,然后,将投资层变量与运行层耦合关联为单层优化模型,采用Big-M方法对衍生出的双线性项进行处理,结合支路潮流二阶锥松弛技术,最终将原双层非线性模型转化为单层混合整数二阶锥规划问题进行求解。最后,通过33节点系统分析验证了所提模型和求解方法的有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2018年09期）
亓学忠[4]（2018）在《考虑全钒液流电池的综合负荷等效建模研究》一文中研究指出对大电网研究分析必须以数字计算和仿真为基础,决定仿真计算的结果可信度的重要因素之一就是负荷模型。随着储能在电网中的容量占比越来越高,储能元件的物理特性、分布位置、充放深度、荷电状态及控制方式等各种因素将不同程度的影响综合负荷特性。研究储能元件对广义综合负荷模型的影响具有重要的理论和实际意义。本文以全钒液流电池(all-vanadium redox flow battery,VRB)为对象对此展开了研究。利用Matlab/Simulink仿真平台构建了VRB储能系统数字仿真模型并进行验证;基于此研究了VRB储能系统的外特性,提出其外特性可用一阶惯性系统阶的跃响应来等效描述,该模型能有效地描述VRB储能系统的出力极限,且参数少,结构相对简单,易在仿真软件中实现。仿真结果表明,该模型是正确且有效的,且其参数辨识结果稳定,适用于电网仿真。构建了经典综合负荷模型(Classic Load Model,CLM)和广义综合负荷模型(Generalized Synthesis Load Model,GSLM),后者考虑了VRB储能系统、配网参数及无功补偿的影响,结构更加合理。搭建了简单的单机5节点仿真系统,在此基础上分别对CLM模型和GSLM模型进行了检验。结果表明,当VRB储能系统在配网中容量比例高于一定值(40%)时,前者的描述能力将显着下降。而后者即GSLM模型无论是放电状态还是充电状态,都能够有效且准确地描述配网负荷特性,且在同一种工作状态下,VRB储能容量比例越高,GSLM模型的辨识效果较CLM模型越好。构建了结构更复杂的IEEE-14节点仿真系统,对GSLM模型进一步验证。研究VRB储能系统集中式和分布式接入时,接入容量和地理位置对综合负荷特性产生的影响。结果表明,两种接入方式下,对配电网综合负荷特性的影响程度都随着VRB储能接入电网容量比例的增大而增大;集中式接入的VRB储能对配电网的影响程度受接入点和所在支路的负荷比重影响,即接入点与配电网末端的电气距离越近,所在支路的负荷比重越小,其对配电网的负荷特性产生的影响就越明显;分布式接入所产生的影响明显小于集中式接入;容量比例产生的影响比地理位置产生的影响更加显着。在此基础上,利用上述数据所提出的GSLM模型进行了进一步验证,结果证明在各种情况下所提出的GSLM模型都能够有效地拟合含VRB储能系统的配电网综合负荷特性,有较强的适用性。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-24）
李铎[5]（2018）在《含分布式发电多种能源工业园区配电网综合负荷建模研究》一文中研究指出伴随着我国的工业发展,工业园区的出现及建设在我国经济发展史上具有重要意义,工业园区负荷问题一直是研究的热点问题之一。分布式发电具有安装灵活、投资少、清洁高效等优点,与传统集中式电网相比,具有优越性。对传统集中式电网的性能有了很大的改善,近年来得到了长足的发展,随着分布式电源技术的逐渐成熟,应用范围更广,例如小区住户引入太阳能,风能发电辅助等。而多种分布式能源引入工业园区配电网的运行特性,原有负荷模型已不能很好的描述。因此随着分布式电源接入容量的不断增大,本文研究了工业园区电力系统负荷情况,主要分为以下几个部分进行研究。第一部分基于现代工业园区负荷特点,分析对比了负荷建模常用集中方法的优劣后,采用总体测辨法进行建模,搭建了一种综合负荷静态导纳模型。建立了适合工业园区的配电网综合负荷数学模型,同时对辨识算法进行了对比分析,选用具有更优性的混沌粒子群算法对模型进行了完整的参数辨识,并通过应用仿真及实例验证了模型的有效性。第二部分在接入分布式电源之前,讨论了虚拟同步发电机的作用及必要性,并搭建了虚拟同步发电机的机械模型和电磁模型。虚拟同步发电机引入了虚拟相位角、阻尼系数J和虚拟转动惯量D,使其具有同步电机特性。同时建立了VSG的控制模型和储能优化模型,为分布式电源的接入做了准备。第叁部分基于工业园区配电网综合负荷模型搭建了风电、光伏、微型燃气轮及燃料电池等分布式发电模型,分别接入基于第一部分的配电网模型中进行验证,由于近年来新能源汽车的大力发展,充电桩对电网的影响也不可忽略,因此考虑了电动汽车充电桩对工业园区负荷影响,建立了电动汽车充电桩模型,将其看作一个消耗功率为正的动态负荷模型,通过虚拟同步发电机控制策略接入第二部分的配电网中进行建模分析。(本文来源于《华北水利水电大学》期刊2018-04-17）
屈星,李欣然,李培强,宋军英,曹一家[6]（2018）在《计及配电网调压的综合负荷建模》一文中研究指出针对当前机理性综合负荷模型在模型结构上的不足,该文从总体测辨的角度提出并建立一种"(47)综合负荷模型"。模型将配电网高压网络用阻抗串联理想变压器等效,并用(47)型电路逼近理想变压器;基于逆调压原理,理想变压器电压比取为高压母线稳态电压的平均值,以反映配电网调压结果;静态负荷采用ZIP模型并计及无功补偿。模型在机理上能更好地反映配电网的一般结构且不增加模型参数。算例研究表明,相对于当前的综合负荷模型,该文提出的(47)综合负荷模型在参数稳定性、泛化能力等性能上均有一定程度的提升,同时在反映电网调压结果、维持负荷母线电压稳定以及模型对不同电压水平下负荷动态行为的描述能力等方面具也有明显的优势。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2018年06期）
冯学峰,吕琨璐[7]（2017）在《综合负荷建模的研究现状》一文中研究指出随着电网的快速发展,分布式电源不断接入,电网遍布分布式电源,电网结构也随之变化,电网潮流流向有时是从负荷流向母线,电网综合负荷特性必然受到影响,原来的负荷模型已不能满足所在地区的负荷特性。首先阐述了负荷模型的分类,其次总结了国内外常用负荷模型结构、负荷建模方法,最后指出了负荷建模的发展方向。(本文来源于《电气时代》期刊2017年10期）
秦臻[8]（2017）在《考虑分布式发电影响的综合负荷建模研究》一文中研究指出电力系统数字仿真计算是电力系统动态分析、规划设计和调度运行的主要决策依据,而仿真结果的准确性依赖于系统各个元件的精确程度。受制于电力负荷随机性、分散性、时变性及非线性等特点,负荷模型与其他成熟的电力元件模型相比依然不够精确。而当分布式发电设备在配电网末端并网后,配电网区域负荷节点的特性会发生巨大改变,复杂程度得到进一步的增加,使得传统的综合负荷模型失去对变电站母线节点负荷特性的描述能力。因此,研究考虑分布式发电影响的综合负荷建模具有重要的意义。本文首先阐述了负荷建模的发展与现状。对于负荷建模研究,选用恰当的负荷模型和合适的建模方法是研究工作的基础。因此本文详细总结了负荷现有的模型结构、负荷建模的方法和参数辨识理论,分析了负荷模型的选取对电力系统仿真结果造成的影响,并以总结分布式发电的定义和典型分布式发电形式为基础,归纳了分布式发电并网对电力系统造成的影响。随后,本文对考虑风力发电的综合负荷模型结构和建模方法进行了研究,详细地分析了配电网综合负荷和异步风力发电机组的数学模型,通过对两者的归纳推导,提出了适用于配电网中任意比例风电出力的含风力发电的广义综合负荷模型和辨识策略,进而建立了考虑风力发电的配电网广义综合负荷模型。在此基础上,为了使上述研究成果能够扩展到含有多种类型分布式发电的综合负荷建模中,本文从燃料电池发电系统入手,对其自身机理特性和运行控制方式开展了深入的研究,提出从负荷建模的角度出发,可以把燃料电池发电系统看作一个无功为零的恒功率源。通过对已取得的研究成果的改进,建立了考虑多种分布式发电形式的配电网广义综合负荷模型。为了验证本文所提出的考虑分布式发电影响的综合负荷模型的描述性和适应性,在Matlab/Simulink仿真平台中对含有分布式发电的配电网系统进行数字仿真,通过对分布式发电不同出力情况的模拟,运用总体测辨法和智能优化算法,辨识获取的负荷特性数据,从描述效果和泛化效果两个方面,验证了模型的有效性和适用性。(本文来源于《山东大学》期刊2017-05-12）
冯迎北[9]（2017）在《改进的光伏MPPT算法及含光伏电源的综合负荷建模》一文中研究指出电力系统仿真计算是分析电力系统行为的基本依据和主要方法,而电力负荷的数学模型是搭建仿真的基础。随着分布式电源在电力系统配电网中的不断渗入,其对电力系统的影响也越来越严重,使得传统配电网的结构更加复杂,也给配电网综合负荷建模提出新的问题以及挑战。分布式发电因能量来源的不同包含光伏、风力、燃料电池发电等多种类型,将其大量接入配电网时,因不同类型分布式电源发电机理和特性的不同,对负荷模型的影响也各有差异。其中,光伏发电能源来自太阳光,是目前最具潜力的可再生能源产业之一,本文在分析电力系统传统负荷模型的基础上,描述光伏电池发电原理,构建光伏电池数学模型。其输出特性表明在外部环境条件一定时,光伏电池输出功率有一个唯一的最大值,为了使光伏电池的输出功率达到最大化并保持,就需要对其最大功率点进行跟踪。本文通过分析光伏电池输出功率和PWM控制中占空比之间的关系,提出一种基于PWM控制的牛顿插值最大功率点跟踪(MPPT)算法,明确输出功率的变化是基于占空比的改变而产生的,用占空比扰动替换传统的电压扰动,以达到跟踪最大功率点的目标。通过在MATLAB/Simulink中的仿真验证,并与传统扰动观测法仿真结果对比,证明改进算法可以最大限度地避免传统MPPT算法因在最大功率点周围振荡而产生能量损耗的问题,且能够快速地实现跟踪目标,可作为光伏并网系统的MPPT控制模块。为研究含光伏电源的配电网广义综合负荷模型,本文在光伏电池模型结构基础上搭建其并网仿真模型,并将其接入四节点配电网系统。因该系统的综合负荷包含感应电动机、光伏电源和静态负荷叁种类型,其机理过程各不相同,故选择二阶差分方程的非机理模型结构作为综合负荷的初始模型结构,并分别用最小二乘法和粒子群算法辨识模型参数,且后者的辨识结果优于前者。将其结果与MATLAB系统辨识工具箱的辨识结果相比,虽然拟合误差略高,但也能够有效地描述含光伏电源的配电网综合负荷,且其模型结构简单易于表达与辨识,更适用于系统仿真分析。(本文来源于《郑州大学》期刊2017-05-01）
白勇涛[10]（2017）在《基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究》一文中研究指出电力系统负荷的数学模型是电力系统数字仿真的基石,而数学模型的精准程度会对仿真结果的准确性产生直接影响,从而影响到以此为依据的规划与决策。在过去的数十年中,发电机、励磁系统及原动系统的建模技术都得到了长足的发展。电力负荷却由于自身时变性、分散性、非线性等特性停滞不前,尤其是作为负荷建模叁种方法之一的统计综合法已明显落后于时代。随着我国“全球能源互联网”战略的提出,电网复杂程度陡增,电网安全稳定运行与落后负荷模型之间的矛盾越发的不可调和。因此,在当今智能电网新形势下,建立符合我国电网的综合负荷模型是当前负荷建模研究领域的重中之重。本文依托智能电网大数据环境,以各种新型的数据采集装置采集到的海量数据为基础,高性能云计算平台和MapReduce算法为技术支撑,运用综合统计法进行负荷建模。全文从负荷的模型与结构入手,分别对常用的静态和动态负荷模型,相应负荷特性的集结方法,以及系统辨识理论进行了介绍。本文首次提出在智能电网环境下,利用现有系统实现对负荷组成数据进行获取,并设计了云平台下信息采集模块构建方法。采用时下流行的MapReduce算法,对采集到的数据进行挖掘、整合。MapReduce是一种为海量数据集和分布式并行计算而设计的编程方式。该方法从函数式编程中获得灵感,将一个数学函数作为计算单元,Map(映射)和Reduce(化简)是其核心内容。与传统方法相比,该方法能够大大加快数据处理速度,良好的容错性以及分布式部署的特点能够很好地解决电网结构复杂,电压等级多造成的数据获取困难等问题。此外,本文还开发了人机交互界面,为软件操作者带来了优良的软件应用体验。本文最后以获取的数据为实验对象,选用MapReduce算法和综合负荷动态模型,对静、动态模型分别建模。获得的静态负荷模型能够较好地反映变电站综合负荷的静态负荷特性,云计算平台能够快速地准确地完成大量负荷数据的汇集统计工作;获得的动态模型验证了在对电力负荷进行有效分类的前提下,采用改进的加权平均方法建立负荷模型的有效性。(本文来源于《郑州大学》期刊2017-05-01）
综合负荷建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
作为电力系统数字仿真的重要组成部分之一,电力负荷数学模型的准确性会直接影响系统仿真的结果。而由于负荷自身所具备的非线性、时变性、分散性等特点,使得有关其建模的研究进展缓慢,尤其是有关基于统计综合法的建模研究,已经明显处于落后的地位。随着我国经济发展与社会进步,电力系统的规模越来越大,对电网稳定运行与可靠性的要求也越来越高,电力负荷的容量与构成也正发生着巨大的变化。在这样的大背景下,研究建立能真实准确反映实际电网负荷的模型就成为了负荷建模研究领域的重点问题。本文以典型感应电动机的负荷数据为基础,采用机器学习的有关算法作为技术支撑,进行了基于统计综合法的负荷建模研究。本文首先就传统统计综合法建模中存在的缺陷提出了改进,引入层次凝聚聚类算法对以感应电动机为代表的电力负荷分类问题进行了研究,研究结果表明该算法可以有效对电力负荷按其特性进行分类,分类效果良好,符合预期结果。然后研究了将人工神经网络应用于负荷建模的有关问题,提出了一种改进的BP算法对网络训练过程进行了优化。改进的方面主要有两点,一是改固定的学习率为自适应学习率,使得算法自身可以根据学习的情况自适应地调节学习率,以提升学习效率,二是引入新的神经元激活函数,改善网络性能。测试结果显示,这一改进策略有效提升了算法的计算速度与精度。本文还分析了多项式形式和幂函数形式负荷静态模型的特点,对同一静态负荷曲线进行参数辨识,发现幂函数形式具有更好的优越性,更适合作为静态负荷模型。基于时下流行的TensorFlow框架,编写实现了人工神经网络搭建动态负荷模型,在进行模型建立时,首先利用统计得到的负荷数据计算得出负荷的动态特性数据,再用这些数据作为网络训练的样本对神经网络进行训练,训练完成后的神经网络即可以作为真实负荷的模型进行其他相关的数字仿真计算。验证计算的结果表明,本文提出的改进BP神经网络可以较好地完成动态负荷建模,得到的模型动态特性与原始负荷十分接近,是一种可行的负荷建模方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
综合负荷建模论文参考文献
[1].季文伟,张伟玲.基于实测数据的风电综合负荷建模[J].通信电源技术.2019
[2].魏来.基于统计综合法的电力负荷建模方法研究[D].郑州大学.2019
[3].谭心怡,吕林,高红均,吴泓灏,周博.考虑DG功率非线性特性和综合负荷建模的DG和DR协同规划[J].电网技术.2018
[4].亓学忠.考虑全钒液流电池的综合负荷等效建模研究[D].湖南大学.2018
[5].李铎.含分布式发电多种能源工业园区配电网综合负荷建模研究[D].华北水利水电大学.2018
[6].屈星,李欣然,李培强,宋军英,曹一家.计及配电网调压的综合负荷建模[J].中国电机工程学报.2018
[7].冯学峰,吕琨璐.综合负荷建模的研究现状[J].电气时代.2017
[8].秦臻.考虑分布式发电影响的综合负荷建模研究[D].山东大学.2017
[9].冯迎北.改进的光伏MPPT算法及含光伏电源的综合负荷建模[D].郑州大学.2017
[10].白勇涛.基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究[D].郑州大学.2017