【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统仿真领域。
技术介绍
1、电力系统负荷模型是随着经济发展，空调使用率不断上升，电力电子负荷不断接入电网，使得电力系统负荷侧表现出明显的动态特性。而复杂的电力系统负荷特性将会影响着电力系统的控制。
2、对于电力系统的运行，电力系统控制是较为关键的一部分，而电力系统控制决策产生与电力系统仿真计算，电力系统仿真计算的准确性受负荷模型的优劣影响，又同时影响到电力系统控制决策的正确性，动态负荷的接入使得电力系统负荷侧表现出复杂的负荷动态，因而良好的负荷模型对于电力系统的运行有着至关重要的作用。而目前实际应用中采用的负荷模型，多是几十年前就采用的，负荷模型最后一次全行业层面系统地更新仍是在20世纪90年代，对于现代电力系统负荷侧的变化，不能很好地适应，因此，亟需研究电力系统综合负荷模型及其辨识方法。
3、类噪声是一类持续存在于电力系统正常运行过程中，由于电力系统中各类型负荷的随机因素产生的噪声信号。在以往的负荷模型辨识中，常采用大扰动信号进行辨识的根本目的在于投入更容易被辨识的信号，而受到量测技术的限制，只有大扰动数据才能够被用于辨识，正常运行的数据表现出的数据量较少。而随着量测技术的提高，对于类噪声信号的识别与量测已然成为可能，而类噪声的识别使得获取可以用于负荷模型参数辨识的节点数据更为简单，也在追踪负荷特性时变性方面奠定了基础。
4、负荷模型的定义是在一个负荷母线上连接的所有负荷对外表现出的功率随电压变化的特性。负荷又分为静态负荷和动态负荷。静态负荷是指一类功率仅与当前时刻的节点
5、此前的负荷模型主要立足于单一的zip模型与电动机模型，表现动态特性的能力不足。因此，新的电力系统负荷研究应立足于综合负荷模型，涵盖静态负荷与动态负荷，实现对负荷模型的仿真计算。同时对于动态负荷，其时变性也是需要重点关注的问题，由于动态负荷具有更为显著的时变特性，而传统的辨识方法多基于大扰动条件下的电压-功率数据，两者是相悖的，因而需要考虑新的方法去讨论时变性，同时避免得到的负荷模型数据参数与实际负荷出入较大，在一定程度上，降低辨识的要求，从而实现更高频次的辨识，提高对时变性的追踪能力。
6、现有技术中介绍了两种负荷模型参数的辨识方法，并对两种方法作出相关标准以供参考。其中基于量测的整体测辨法在于选取大扰动发生前后的时间节点，利用一段时间的功率电压数据来辨识模型的功率-电压关系，提取待辨识参数。相较与其他方法，整体测辨法大大缩减获得负荷参数过程中涉及到的数据量，通过简单的动态响应反映了复杂电力系统的负荷模型，不过以往的研究中，由于量测技术的限制，整体测辨法往往需要在电力系统中出现较大扰动数据时，才能够对负荷模型进行很好地辨识，同时，由于其基本逻辑仍是优化问题，因此，在测辨过程中，存在优化问题的通病，即所得结果未必为全局最优解。基于组件的统计综合法通过对某一级变电站连接的全部负荷数据进行统计，从而得到一个用于仿真计算中，描述该节点连接负荷特性的聚合负荷模型。通过对负荷分类，统计，明确各类负荷的特性与比例，从而得到负荷的整体特性。该方法对于电力系统的负荷建模，能够灵活地满足对于负荷模型的需求，也能够在极大程度上还原对于电力系统负荷本身的特性。而统计综合法由于其方法对于每个节点的结果并不互通，因此对于不同节点的负荷研究，需要进行多次大规模的统计，同时，在负荷比例恒定不变的条件下，由于季节变化，各负荷的工作环境不同，表现出来的特性也不同。此外，统计综合法的实现周期也显然不适合用于追踪时变性。
7、目前的电力系统仿真计算对于动态负荷的要求，仍是通过大扰动数据进行的，少有通过正常运行下的电力系统量测数据来辨识的模型，在时变性问题上的讨论稍显不足。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本专利技术的目的在于提出一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法，用于类噪声的识别。
3、为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法，包括：
4、构建类噪声辨识下的负荷模型，所述负荷模型由动负荷模型im和静负荷模型zip并联构成；
5、选取一组满足所述负荷模型的基本约束的初始解，即一组设定区间内的动负荷参数，求解该组初始解对应的动负荷功率；根据所述动负荷功率采用回归方法求解静负荷参数；
6、通过所述动负荷参数以及与所述动负荷参数对应的静负荷参数，对电压进行计算得到一组功率值，根据所述功率值与量测所得功率值之间的差值构建优化问题的目标函数；
7、通过采取凸优化的方式，比较给定不同动负荷参数下，由静负荷参数和动负荷参数所得的目标函数，选取使得目标函数值最小的动负荷参数，作为该次辨识所得的局部最优解。
8、另外，根据本专利技术上述实施例的一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法还可以具有以下附加的技术特征：
9、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述动负荷模型im，包括：三相恒转矩电动机部分和三相变转矩电动机部分，表示为：
10、
11、其中，x为转子开路电抗，x’为转子暂态电抗，td0为转子开路时间常数，h2为惯性时间常数，tm为假设为恒定的时间常数，ed，eq分别为d轴和q轴上的感应电动势，s为感应电动机的滑差，vd，vq分别为电压相量在d轴和q轴上的分量，t为时间。
12、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述静负荷模型zip，包括电力电子负荷、单相电动机负荷以及静负荷，分别表示为：
13、
14、q0'＝p0*tan(arccos(comp))-6*(1-vbrk)2，
15、其中，vbrk为单相电动机的正常运行电压，vstall为单相电动机的堵转电压，p0为单相电动机运转时的额定有功功率，q0’为单相电动机的假定额定无功功率，gstall，bstall分别为堵转状态下，单相电动机纯电阻部分的电导和电纳，comp为单相电动机功率因数；
16、
17、
18、其中，vd1，vd2分别为电力电子负荷的导通电压和截止电压，vmin为电力电子负荷在一次大扰动过程中电压的最低值，fvl为电力电子负荷的功率系数，frcel为电力电子负荷在大扰动过程中的恢复系数，pel0，qel0分别为电力电子负荷有功功率初始值和无功功率初始值；
19、
20、其中，pj，qj分别为静负荷有功功率和无功功率，[pz,pi,pp,qz,qi,qp]为静负荷部分对应的负荷参数。
21、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述动负荷功率采用回归方法求解静负荷参数，包括：
22、根据动负荷功率与量测所得功率的差值计算zip负荷的功率；
23、通过线性回归的方式求解zip负荷的功率对应的静负荷参数，即对于给定[1,x,x2]作为一组自本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动负荷模型IM，包括：三相恒转矩电动机部分和三相变转矩电动机部分，表示为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静负荷模型ZIP，包括电力电子负荷、单相电动机负荷以及静负荷，分别表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述动负荷功率采用回归方法求解静负荷参数，包括：
5.一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识装置，其特征在于，包括以下模块：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，还用于：
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-4中任一所述的基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的基于类噪声辨识
...【技术特征摘要】
1.一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动负荷模型im，包括：三相恒转矩电动机部分和三相变转矩电动机部分，表示为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静负荷模型zip，包括电力电子负荷、单相电动机负荷以及静负荷，分别表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述动负荷功率采用回归方法求解静负荷参数，包括：
5.一种基于类噪声辨识的负荷模型参数辨识装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩子娇，韩升华，那广宇，张欣然，屈超，王颖，窦文雷，黄婉君，佟永吉，陆超，芦思晨，刘凯，朱洪波，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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