一种基于大数据的电力系统负荷建模方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于大数据的电力系统负荷建模方法，涉及电力系统领域，包括以下步骤：首先获取待辨识负荷节点的历史数据样本，数据包括母线电压U、有功功率P、无功功率Q以及母线频率f；之后分别建立静态ZIP和感应电动机的负荷模型；再建立电网综合负荷模型，确定电网中各负荷成分所占比例；最后确定电网中各负荷参数。本发明专利技术实现简单、结果准确，能够应用于电力系统负荷建模和参数辨识中，为后续的电力系统安全稳定分析和控制提供基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电力系统负荷建模方法
本专利技术涉及电力系统领域，特别是涉及一种基于大数据的电力系统负荷建模方法。
技术介绍
负荷作为电力系统中重要的组成部分之一，其对电力系统静态、动态和暂态特性和稳定性的分析与仿真计算都有着较大的影响。然而广泛使用的负荷模型仍然相对简化和粗糙，负荷模型的过分粗糙已成为制约电力系统分析和仿真计算精度的关键因素，建立符合实际、能够准确反映实际重要特性的动态负荷模型具有十分重要的现实意义。随着电力系统的不断发展，电网结构日趋复杂，电力负荷的类型也逐渐多样化，传统的负荷模型和研究方法渐渐的无法满足运行调度人员的需要。近些年来相量量测单元(PMU)以及广域量测系统(WAMS)在电力系统中逐渐普及和发展，大量的量测数据被汇总到电网的调度系统中，这就为复杂电网形式下进一步的负荷建模以及参数辨识研究提供了大数据的支撑。大数据与机器学习算法的结合能够较为全面的利用这些海量的量测数据，通过不断的学习和修正，实现负荷模型参数的辨识。在大数据的支持下，机器学习能够很好的弥补传统参数辨识方法的不足，也为能够适应今后不断发展的电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的电力系统负荷建模方法，其特征在于：/n(1)获取待辨识负荷节点的历史数据样本，数据包括母线电压U、有功功率P、无功功率Q以及母线频率f；/n(2)分别建立静态ZIP和感应电动机的负荷模型；/n(3)确定电网中各负荷成分所占比例；/n(4)电网中各负荷参数的确定。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电力系统负荷建模方法，其特征在于：
(1)获取待辨识负荷节点的历史数据样本，数据包括母线电压U、有功功率P、无功功率Q以及母线频率f；
(2)分别建立静态ZIP和感应电动机的负荷模型；
(3)确定电网中各负荷成分所占比例；
(4)电网中各负荷参数的确定。


2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力系统负荷建模方法，其特征在于，所述步骤2)中分别建立静态ZIP和感应电动机的负荷模型；
1)静态ZIP负荷模型：



2)感应电动机负荷模型：





3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力系统负荷建模方法，其特征在于，所述步骤3)中确定电网中各负荷成分所占比例；
1)设定一个电网负荷节点母线电压的阈值，将测得的电网负荷节点的母线电压与阈值相比较，若电网负荷节点的母线电压测量值小于阈值，则判定电网发生扰动，重复记录4组电网扰动时的母线电压Ui、有...

【专利技术属性】
技术研发人员：张柏林，刘琳琳，刘克权，余姣，张磊，邵冲，魏博，徐文娜，刘文飞，林波，崔炎，李秀慧，尚波涛，周亚维，马瑞，燕彤彤，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，国网甘肃省电力公司，长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62