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基于日负荷曲线的用电行业构成比例在线修正方法研究

作　者: 徐振华
导　师: 李欣然
学　校: 湖南大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 电力系统负荷建模时变性模式识别模糊综合评判特征参数模糊C均值聚类典型总体隶属度
分类号: TM714
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着我国主要电网互联进程的推进,电网规模不断扩大,复杂程度越来越高,电网的动态稳定性及电压稳定性问题更加突出,负荷模型对电力系统数字仿真结果的影响已经不容忽视。但是,综合负荷所具有的随机时变性和地域分散型使得建立准确描述综合负荷的模型变得非常困难。为了使得系统分析结果更加可信,使分析真正起到定量的作用,为电力系统的规划、运行和控制提供准确的依据,有必要建立更为切合实际的负荷模型。本文从解决负荷模型的时变性角度出发,对SCADA数据和负荷控制数据进行数据挖掘。在分析统计综合法负荷建模特点的基础上,论述了在SCADA数据和负荷控制数据之间建立映射的可行性。根据SCADA日负荷曲线和负荷控制装置日负荷曲线的实时性特点,在变电站日负荷曲线同变电站行业构成比例之间建立一种实时映射关系。首先,选取负荷率、最小负荷率、峰谷差率、经过归一化的最大日负荷出现时间作为描述日负荷曲线的特征参数;其次,根据以往经验在时间上将一年的时间划分为冬季最大负荷时段、冬季最小负荷时段、夏季最大负荷时段、夏季最小负荷时段,并分别选取每个时段的最大负荷日作为该时段的典型日;再次,对每个时段典型日的日负荷曲线采用模糊C均值聚类算法进行聚类,并分别得到可以描述该时段变电站类的变电站聚类中心和负控点类的行业聚类中心,此即变电站类心矩阵和行业特征矩阵。对于上述得到的变电站类心矩阵和行业特征矩阵运用模式识别的方法,选取距离函数通过直接的方法和模糊综合评判的方法分别建立典型映射:首先建立各个变电站类心行向量对行业特征矩阵的各个行向量的隶属度以此得到典型隶属度行向量;然后运用矩阵论求逆矩阵的方法,在典型隶属度行向量同该类中的各个变电站的行业构成比例之间建立映射关系;最后采用历史典型日数据对映射进行验证,以此证明映射的合理性。映射验证结果显示,采用模糊综合评判的方法建立典型总体隶属度然后进一步得到的映射更为有效。当从SCADA系统提取到新的待修正的日负荷曲线参数后,首先获得其对该时段行业特征矩阵的实测总体隶属度,然后乘以该变电站所对应的映射关系以达到对此时该变电站母线的行业构成比例进行修正的目的。对于上述修正方法,采用较为流行的VC++.NET软件集成开发环境(IDE)和关系数据库管理系统SQL Server进行软件平台的开发,对SQL Server中的数据运用ADO(ActiveX Data Object,ActiveX数据对象)应用程序接口(API)进行访问,对某个地区的实际数据建立映射并在验证映射合理的前提下对该时段其它随着我国主要电网互联进程的推进,电网规模不断扩大,复杂程度越来越高,电网的动态稳定性及电压稳定性问题更加突出,负荷模型对电力系统数字仿真结果的影响已经不容忽视。但是,综合负荷所具有的随机时变性和地域分散型使得建立准确描述综合负荷的模型变得非常困难。为了使得系统分析结果更加可信,使分析真正起到定量的作用,为电力系统的规划、运行和控制提供准确的依据,有必要建立更为切合实际的负荷模型。本文从解决负荷模型的时变性角度出发,对SCADA数据和负荷控制数据进行数据挖掘。在分析统计综合法负荷建模特点的基础上,论述了在SCADA数据和负荷控制数据之间建立映射的可行性。根据SCADA日负荷曲线和负荷控制装置日负荷曲线的实时性特点,在变电站日负荷曲线同变电站行业构成比例之间建立一种实时映射关系。首先,选取负荷率、最小负荷率、峰谷差率、经过归一化的最大日负荷出现时间作为描述日负荷曲线的特征参数;其次,根据以往经验在时间上将一年的时间划分为冬季最大负荷时段、冬季最小负荷时段、夏季最大负荷时段、夏季最小负荷时段,并分别选取每个时段的最大负荷日作为该时段的典型日;再次,对每个时段典型日的日负荷曲线采用模糊C均值聚类算法进行聚类,并分别得到可以描述该时段变电站类的变电站聚类中心和负控点类的行业聚类中心,此即变电站类心矩阵和行业特征矩阵。对于上述得到的变电站类心矩阵和行业特征矩阵运用模式识别的方法,选取距离函数通过直接的方法和模糊综合评判的方法分别建立典型映射:首先建立各个变电站类心行向量对行业特征矩阵的各个行向量的隶属度以此得到典型隶属度行向量;然后运用矩阵论求逆矩阵的方法,在典型隶属度行向量同该类中的各个变电站的行业构成比例之间建立映射关系;最后采用历史典型日数据对映射进行验证,以此证明映射的合理性。映射验证结果显示,采用模糊综合评判的方法建立典型总体隶属度然后进一步得到的映射更为有效。当从SCADA系统提取到新的待修正的日负荷曲线参数后,首先获得其对该时段行业特征矩阵的实测总体隶属度,然后乘以该变电站所对应的映射关系以达到对此时该变电站母线的行业构成比例进行修正的目的。对于上述修正方法,采用较为流行的VC++.NET软件集成开发环境(IDE)和关系数据库管理系统SQL Server进行软件平台的开发,对SQL Server中的数据运用ADO(ActiveX Data Object,ActiveX数据对象)应用程序接口(API)进行访问,对某个地区的实际数据建立映射并在验证映射合理的前提下对该时段其它

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-19
  1.1 引言  12
  1.2 电力系统负荷建模的基本原则与方法  12-15
    1.2.1 基本原则  12-14
    1.2.2 负荷建模的传统方法  14-15
  1.3 负荷建模的研究现状和发展趋势  15-18
    1.3.1 研究现状  15-16
    1.3.2 存在问题及解决方法  16
    1.3.3 负荷建模的发展趋势  16-18
  1.4 本文的研究内容  18-19
第2章综合负荷建模的基础理论  19-31
  2.1 引言  19
  2.2 负荷建模基本理论  19-20
    2.2.1 统计综合法  19
    2.2.2 总体测辨法  19-20
  2.3 统计综合法负荷建模基本步骤  20-27
    2.3.1 元件负荷特性及典型模型参数的确定  20-23
    2.3.2 合理的行业分类  23-24
    2.3.3 行业典型电力用户的筛选  24-25
    2.3.4 变电站负荷的分类与综合  25
    2.3.5 行业和变电站负荷静态特征参数的综合  25-27
  2.4 统计综合法负荷建模的特点及其改进  27-30
    2.4.1 统计综合法的特点  27
    2.4.2 对统计综合法行业构成比例进行修正  27-28
    2.4.3 变电站类心矩阵  28-29
    2.4.4 负控特征矩阵  29-30
    2.4.5 修正步骤  30
  2.5 小结  30-31
第3章基于日负荷曲线的在线实时修正  31-49
  3.1 引言  31
  3.2 修正基本思路  31-33
    3.2.1 修正的出发点  32
    3.2.2 基本思路  32-33
  3.3 模糊综合评判  33-34
    3.3.1 为何采用模糊综合评判  33
    3.3.2 模糊综合评判的概念  33-34
  3.4 典型总体隶属度  34-36
    3.4.1 采用距离函数建立典型总体隶属度  34-35
    3.4.2 采用模糊综合评判建立典型总体隶属度  35-36
  3.5 典型映射的生成  36-37
    3.5.1 典型总体隶属度与典型行业构成比例的关系  36-37
    3.5.2 映射建立步骤  37
  3.6 在线实时修正流程  37-39
    3.6.1 数据流向图  37-38
    3.6.2 在线修正流程  38-39
  3.7 应用实例  39-47
    3.7.1 负控特征矩阵  40
    3.7.2 变电站类心矩阵  40-41
    3.7.3 典型总体隶属度的建立  41
    3.7.4 映射的生成  41-44
    3.7.5 映射的验证  44-45
    3.7.6 实时修正结果  45-47
  3.8 小结  47-49
第4章在线实时修正平台的开发  49-65
  4.1 引言  49
  4.2 平台基本结构和功能设计  49-50
    4.2.1 基本结构  49
    4.2.2 功能设计  49-50
  4.3 平台构建的原则和思路  50-51
    4.3.1 平台构建的基本原则  50-51
    4.3.2 平台构建的基本思路  51
  4.4 数据库的设计  51-58
    4.4.1 数据库服务器  51-52
    4.4.2 后方临时数据库  52-57
    4.4.3 数据库管理平台方案设计  57-58
  4.5 在线修正平台各个模块的实现  58-65
    4.5.1 平台的实现技术和实现方法  58-60
    4.5.2 平台具体实现模块  60-65
结论  65-67
  本文的主要研究内容和成果  65
  今后进一步研究工作展望  65-67
参考文献  67-71
致谢  71-72
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录  72-73
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目  73

基于日负荷曲线的用电行业构成比例在线修正方法研究

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