基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略

发布时间：2017-07-29 05:00

  本文关键词：基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略

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【摘要】：结合负荷模型在电力系统仿真中的实际应用环境和当前负荷建模工作存在的模型复杂、参数众多等问题,本文综合运用系统辨识理论、高等数学和计算机技术等相关理论和技术,围绕配电网集结等效的综合负荷模型的结构、参数灵敏度、参数灵敏度之间的相关性及模型参数优化辨识等方面展开了一系列详细的分析与研究,具体工作和成果主要有以下几个方面:1.阐述了负荷建模研究的意义、发展过程和研究现状及当前面临的主要问题和挑战。详细介绍了负荷模型的类型与结构、负荷模型在国内外的应用和总体测辨法等电力系统负荷建模相关的理论。2.基于当前电力系统仿真对综合负荷模型全面性和准确性的需求,本文以配电网集结等效的综合负荷模型为仿真分析的基础,首先详细介绍了该综合负荷模型的结构及初始稳态条件;在此基础上,应用灵敏度函数对综合负荷模型中涉及到的感应电动机模型参数、静态负荷模型参数、无功补偿模型参数、配电网参数和感应电动机比例系数分别进行了详细的解析灵敏度分析。3.综合考虑负荷模型参数对系统动态响应的影响和参数之间的动态关联,提出一种基于参数灵敏度与相关性分析的综合负荷模型参数优化辨识策略:以Hessia n矩阵特征值表征灵敏度,Pearson相关系数反映各参数一阶灵敏度之间的线性相关程度,在Levenberg-Marquardt(LM)和改进遗传算法形成的混合算法的基础上,固定灵敏度小的参数、按比例简化辨识线性相关的参数,并通过实测数据仿真分析验证了该辨识策略的有效性。本文建立的基于灵敏度和相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略,在一定程度上缓解了长期以来负荷建模粗糙的选取“典型参数”与待辨识参数过多两者之间的矛盾,具有一定的工程实用价值和应用前景。
【关键词】：电力系统 负荷建模 综合负荷模型 灵敏度分析 线性相关性分析 参数优化
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM714;TM743
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 负荷建模研究背景与意义9-10
• 1.2 负荷建模国内外研究现状10-12
• 1.3 负荷建模面临的主要问题12-13
• 1.4 本文的主要工作13-15
• 第2章 电力系统负荷建模理论15-27
• 2.1 引言15
• 2.2 负荷模型的类型与结构15-21
• 2.2.1 静态负荷模型15-17
• 2.2.2 动态负荷模型17-18
• 2.2.3 综合负荷模型18-21
• 2.3 负荷模型的应用21-22
• 2.3.1 国外负荷模型的应用21-22
• 2.3.2 国内负荷模型的应用22
• 2.4 总体测辨法负荷建模22-26
• 2.4.1 总体测辨法负荷建模理论22-23
• 2.4.2 参数辨识的优化方法23-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 配电网集结等效的综合负荷模型及其解析灵敏度分析27-43
• 3.1 引言27
• 3.2 配电网集结等效的综合负荷模型27-30
• 3.2.1 综合负荷模型结构27-29
• 3.2.2 综合负荷模型初始稳态条件29-30
• 3.3 综合负荷模型解析灵敏度分析30-42
• 3.3.1 感应电动机参数解析灵敏度分析31-36
• 3.3.2 静态负荷模型参数解析灵敏度分析36
• 3.3.3 无功补偿模型参数解析灵敏度分析36-37
• 3.3.4 配电网参数解析灵敏度分析37-39
• 3.3.5 感应电动机比例系数解析灵敏度分析39-41
• 3.3.6 综合负荷模型解析灵敏度分析41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第4章 基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 模型辨识的优化算法43-48
• 4.2.1 改进遗传算法43-46
• 4.2.2 LM算法46-47
• 4.2.3 混合算法47-48
• 4.3 综合负荷模型灵敏度和相关性分析48-49
• 4.3.1 基于Hessia n矩阵特征值的参数灵敏度分析48
• 4.3.2 相关性分析48-49
• 4.4 实例研究49-55
• 4.4.1 基于实测数据的参数灵敏度分析50-52
• 4.4.2 基于实测数据的参数相关性分析52-53
• 4.4.3 模型有效性验证53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-63
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文63-64
• 附录B 攻读学位期间所参加的科研工作64

【参考文献】

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本文编号：587500