一种基于在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法技术

本发明专利技术提供一种在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法，其特征在于，包括：建立基于支持向量机回归的负荷参数辨识模型，所述负荷参数辨识模型包括：用于回归分析的负荷模型和参数辨识模型；配置切负荷基本轮：估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数。本发明专利技术的方法根据辨识得到的负荷频率系数在线计算每一轮各减载区域的切负荷量，能够实现精细稳定的切负荷操作。

A fine load shedding method based on online estimation of load frequency characteristics

【技术实现步骤摘要】
一种基于在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法
本专利技术属于电力安全
，特别涉及一种基于在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法。
技术介绍
电网遭遇严重功率缺额事故后频率将快速跌落，作为电力系统的第三道防线，合理的低频减载配置可以起到抑制频率跌落、稳定频率的作用。传统低频减载按照离线整定的策略切除负荷，依据不同的频率阈值设定多个切负荷动作轮次，每一轮切负荷的比例以及切负荷区域均是预先设定。该方法可以满足快速切负荷的需求，然而离线整定的策略容易造成负荷过切、频率过冲等问题，此外传统低频减载未充分考虑故障后负荷功率随电压、频率动态变化的特性，如切负荷决策后若保留过多频率非敏感性甚至反频率特性的负荷，则不利于频率的稳定。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法，包括：建立基于支持向量机回归的负荷参数辨识模型，所述负荷参数辨识模型包括：用于回归分析的负荷模型和参数辨识模型；配置切负荷基本轮：估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数。进一步地，所述负荷模型为基于ZIP模型、动负荷模型组合的综合负荷模型；所述ZIP模型为：其中，PZIP,t为t时刻母线等值ZIP负荷的有功功率，PZIP,0为稳态运行时ZIP负荷的额定有功功率，V0是系统稳态运行时的额定电压幅值，Vt为t时刻母线电压幅值，其中ap，bp，cp分别为恒阻抗负荷、恒电流负荷、恒功率负荷占等值ZIP有功负荷的比例，且满足ap+bp+cp＝1；所述动负荷模型为：其中，ΔPd,t为t时刻感应电动机负荷相对于稳态运行时有功功率的变化量，Δft和ΔVt分别是t时刻母线的频率偏移和电压偏移，Kpf和Kpv分别是感应电动机负荷有功功率的频率相关系数与电压相关系数，Tpv表示电动机负荷的惯性时间常数，dVt/dt表示t时刻母线电压变化率，Pd,0为稳态时的感应电动机有功功率，f0为系统稳态频率，t时刻感应电动机负荷功率表示为：综合负荷模型为：PL,t＝(1-αp)·PZIP,t+αp·Pd,t其中，PL,t是t时刻母线综合负荷的有功功率，αp为ZIP负荷有功功率占综合负荷总功率的比例，以β1,β2,β3,β4,β5表示有功负荷的各项相关系数，所述综合负荷模型为：进一步地，所述参数辨识模型的原问题模型为：其中，w＝(β1,β2,β3,β4)T,b＝β5为待辨识的参数，ε为表示测量功率与利用参数拟合得出的功率之间的允许误差，为用于处理模型中不可行约束的松弛变量，参数C＞0决定回归函数的平坦度与大于ε误差之间的权重关系，wTxi+b为节点i拟合功率输出量，β1,β2,β3,β4,β5表示所述有功负荷的各项相关系数，为待辨识的参数，x为节点输入向量,节点i的输入向量为Vt,i为第i个测量点的测量电压幅值，ft,i为i个节点的频率值，yi为节点测量功率。进一步地，方法还包括：引入拉格朗日乘子构造拉格朗日函数，将所述原问题模型转化为对偶模型为：其中，xi为节点i的输入向量，xj为节点j的输入向量，L为节点集合。进一步地，所述估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数包括：估算系统功率缺额总量；确定所述切负荷动作轮数，根据所述切负荷动作轮数确定每轮标准切负荷比例；设置每轮实际切负荷比例为所述每轮标准切负荷比例减去调整比例；计算每轮切负荷量，所述每轮切负荷量为所述切负荷总量、所述实际每轮实际切负荷比例、频率比例参数的乘积；所述频率比例参数为等值负荷频率系数倒数的区域占比，所述等值负荷频率系数由每轮切负荷动作前根据所述负荷参数辨识模型计算得出。进一步地，所述估算系统功率缺额总量实际值ΔPimb可估算为：其中，Pstep是标幺化的功率阶跃，wCOI是标幺化的惯性中心角频率，HCOI指系统等值惯量，系统等值频率和等值惯量可由下式计算：其中，wei是各发电机节点标幺化角频率，Hi是第i个发电机的惯量，Ng是发电机的数量，Si指第i个发电机的额定功率。进一步地，所述计算切负荷轮次及每轮切负荷参数公式为：其中，ΔPimb为所述系统功率缺额总量，Mk％每轮标准切负荷比例，εk为所述调整比例，Nd为系统负荷区域的数量，为第k轮动作之前根据所述负荷参数辨识模型，辨识得到的第i个等值负荷频率系数；其中，(Mk-εk)％满足其中smax为传统策略设定的总减载比例，smin为系统要求的最低减载比例。进一步地，所述方法还包括配置切负荷恢复轮，包括：求解恢复轮优化目标函数结果，所述结果满足约束条件；所述恢复轮优化目标函数为系统节点切负荷总量最小；所述约束条件为包含最近一次所述的有功负荷的各项相关系数为发电参数约束。进一步地，所述恢复轮优化目标函数为：其中，ΔPi,sp为恢复轮中节点i的切负荷量，Nd为系统负荷区域的数量；所述约束条件包括稳态功率平衡约束：其中，PGi是稳态时第i个发电机的有功出力，PLi,h为出现频率悬停现象时第i个节点测量的负荷量，ΔPi.rev为从频率悬停到频率恢复额定范围后第i个节点因电压、频率变化而变化的负荷量，Ng是发电机的数量；其中，ΔPi.rev根据下式估算：其中，表示根据辨识参数预测的稳态节点i的负荷量，β1,β2,β3,β4,β5为恢复轮动作前最近一次更新的所述有功负荷的各项相关系数，Vt,nom和ft,nom分别表示频率恢复至额定范围时稳态母线电压和稳态频率，其中稳态母线电压是预测值；所述约束条件包括发电机稳态出力约束：PGi,0＜PGi≤PGi,max其中，PGi,0为恢复轮动作之前测得的发电机有功出力，PGi,max为考虑调速器作用后发电机最大出力；所述约束条件包括节点切负荷量约束：0≤ΔPi,sp≤ΔPi,sp.max其中，ΔPi,sp.max为节点i最多允许切除的负荷量；所述约束条件包括稳态频率约束：Δwmin≤Δwss≤Δwmax其中，Δwss为稳态频率，Δwmin和Δwmax分别为稳态频率上限和下限；其中，稳态频率Δwss由下式估算：其中，分子项代表稳态时系统仍存在的功率缺额，为基本轮切除的负荷总量，ΔPi,sp为节点切负荷量，ΔPimb为功率缺额实际值，Ns为基本轮的总轮数，Nd为系统负荷区域的数量，分母项为发电机等值下垂控制系数与稳态时负荷频率系数之和，其中为发电机等值下垂控制系数，Kpf,h为恢复轮动作前辨识的频率系数，μ为负荷频率系数变化系数。本专利技术的基于在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法，基于边在线辨识参数边在线控制决策的方式，利用支持向量机回归方法在线辨识负荷参数，根据辨识得到的负荷频率系数在线计算每一轮各减载区域的切负荷量，能够实现精细稳定的切负荷操作。同时考虑负荷频率系数的恢复切负荷轮次，以便出现频率悬停现象时快速恢复系统，精细化的切负荷策略有效提升了切负荷的准确性和功率缺额后频率的恢复性能。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法，其特征在于，包括：建立基于支持向量机回归的负荷参数辨识模型，所述负荷参数辨识模型包括：用于回归分析的负荷模型和参数辨识模型；配置切负荷基本轮：估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数。

【技术特征摘要】
1.一种在线估计负荷频率特性的精细切负荷方法，其特征在于，包括：建立基于支持向量机回归的负荷参数辨识模型，所述负荷参数辨识模型包括：用于回归分析的负荷模型和参数辨识模型；配置切负荷基本轮：估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负荷模型为基于ZIP模型、动负荷模型组合的综合负荷模型；所述ZIP模型为：其中，PZIP,t为t时刻母线等值ZIP负荷的有功功率，PZIP,0为稳态运行时ZIP负荷的额定有功功率，V0是系统稳态运行时的额定电压幅值，Vt为t时刻母线电压幅值，其中ap，bp，cp分别为恒阻抗负荷、恒电流负荷、恒功率负荷占等值ZIP有功负荷的比例，且满足ap+bp+cp＝1；所述动负荷模型为：其中，ΔPd,t为t时刻感应电动机负荷相对于稳态运行时有功功率的变化量，Δft和ΔVt分别是t时刻母线的频率偏移和电压偏移，Kpf和Kpv分别是感应电动机负荷有功功率的频率相关系数与电压相关系数，Tpv表示电动机负荷的惯性时间常数，dVt/dt表示t时刻母线电压变化率，Pd,0为稳态时的感应电动机有功功率，f0为系统稳态频率，t时刻感应电动机负荷功率表示为：综合负荷模型为：PL,t＝(1-αp)·PZIP,t+αp·Pd,t其中，PL,t是t时刻母线综合负荷的有功功率，αp为ZIP负荷有功功率占综合负荷总功率的比例，以β1,β2,β3,β4,β5表示有功负荷的各项相关系数，所述综合负荷模型为：3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参数辨识模型的原问题模型为：其中，w＝(β1,β2,β3,β4)T,b＝β5为待辨识的参数，ε为表示测量功率与利用参数拟合得出的功率之间的允许误差，ξi,为用于处理模型中不可行约束的松弛变量，参数C＞0决定回归函数的平坦度与大于ε误差之间的权重关系，wTxi+b为节点i拟合功率输出量，β1,β2,β3,β4,β5表示所述有功负荷的各项相关系数，为待辨识的参数，x为节点输入向量,节点i的输入向量为Vt,i为第i个测量点的测量电压幅值，ft,i为i个节点的频率值，yi为节点测量功率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：引入拉格朗日乘子γi,构造拉格朗日函数，将所述原问题模型转化为对偶模型为：0≤γi,其中，xi为节点i的输入向量，xj为节点j的输入向量，L为节点集合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述估算系统功率缺额，根据所述负荷参数辨识模型，计算切负荷轮次及每轮切负荷参数包括：估算系统功率缺额总量；确定所述切负荷动作轮数，根据所述切负荷动作轮数确定每轮标准切负荷比例；设置每轮实际切负荷比例为所述每轮标准切负荷比例减去调整比例；计算每轮切负荷量，所述每轮切负荷量为所述切负荷总量、所述实际每轮实际切负荷比例、频率比例参数的乘积；所述频率比例参数为等值负荷频率系数倒数的区域占比，所述等值负荷频率系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨银国，吴文传，陆秋瑜，张宇超，朱誉，夏天，伍双喜，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，清华大学，
类型：发明
国别省市：广东,44