CN101924393B - 一种电力系统负荷模型参数在线估计方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种电力系统负荷模型参数在线估计方法及其系统。变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切时，变电站馈线出口端或供电公司和用户交汇处的监测装置对因上述过程导致的系统侧扰动进行记录和分析，估计出负荷模型参数：1)监测装置对系统自身产生的电压扰动进行实时检测；2)当检测到电压扰动后，判断该扰动是否是由变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切所引起；如果是，则执行步骤3)；否则，返回步骤1)；3)计算相应的电压和功率变化，并以此估计出负荷参数；4)将基于每次扰动计算出的负荷参数保存到数据库；5)通过对数据库内保存的大量数据进行回归分析，计算出一天和一个季节中不同时间的负荷参数。

Description

一种电力系统负荷模型参数在线估计方法及其系统

技术领域

本发明涉及一种电力系统负荷模型参数在线估计方法及其系统。

背景技术

电力系统的负荷是指馈线上或者变电站下属的各电力用户总的有功功率和无功功率需求。负荷功率随电压变化的特性或者说是基于电压的负荷模型，是指在不同输入电压下负荷表现出来的有功和无功功率需求。众所周知，负荷功率的大小随着供电电压的波动而变化。这种受电压影响的负荷模型对于电力传输容量计算、电压稳定性评估以及电力系统其它许多相关研究有着至关重要的影响。

在过去的30年里，先后提出了两类负荷模型参数估计方法。第一类是基于负荷类型的方法。这种方法依靠馈线所带各类负荷的响应特征来建立馈线负荷模型[E.Vaahedi，M.A.El-Kady，J.A.Libaque-Esaine，V.F.Ca ravalho，“Load Models for La rge-scale Stabiliity Studies from End-UserConsumption”，IEEE Tra ns.PWRS-2，pp.864-72，November 1987.]。对电力系统的负荷群进行研究时，可以先根据负荷类型将各负荷进行归类，然后将预知的负荷类型参数赋予各个负荷。基于负荷类型的负荷建模法需要通过大量的测量数据以获得馈线中负荷参数信息。通过这种方法获得负荷的准确数学模型面临如下困难：准确的负荷构成信息不为电网公司所知；当不同类型的负荷具有类似的电压特性时，难以将这些负荷区别开来；难以描述同一类型的负荷在不同的时间或者不同的季节中表现出来的不同的电压特性。为了克服这些困难，第二类负荷模型参数估计方法--参数直接测量法应运而生[W.Xu，E.Vaahedi，Y.Mansour and J.Tamby，“Voltage Stability Load Parameter Determination from Field Tests on BCH System”，IEEE Trans.onPower Systems，Vol.12，#3，July 97，pp.923-930.]。虽然新方法可以直接测量负荷参数，但是这类方法必须依靠系统电压扰动来实现。出于对电能质量以及实施成本的考虑，在电力系统中随意制造电压扰动是不现实的，因此直接测量法只能在特定的安排下才能得以实施。这种实施困难使得该方法在实际应用受到了很大的限制，其应用局限于对特定负荷特性的抽查。近年来，一些学者开始尝试利用电力系统自然发生的电压扰动来实施这种负荷参数直接测量法。例如，文章[Byoung-Kon Choi；Hsiao-Dong Chiang；Yinhong Li；Hua Li；and Yung-Tien Chen；“Measurement-based dynamic load models：derivation，compa rison，and validation”，IEEE Trans.onPower Systems.V.21，No.3，Aug.2006 Pp1276-1283.；Measurement Based Power SystemLoad Modeling Using A Population Diversity Genetic Algorithm，JhyuWenShabrongWang：ShijieCheng；Composite Load Modeling via Measurement Approach，He Renmu，Ma Jin，Member，IEEE，and David J.Hill，Fellow，IEEE]提出了利用捕捉到的系统中的电压波动来估计负荷参数的方法。然而，由于这些文章中提到的电压波动在电力系统中不具有代表性，且发生频率难以估计，所以这种负荷模型估计方法不具有普遍适用性，特别是难以保证负荷模型在不同时间、不同季节的准确性。这种准确性和代表性差的缺点严重制约了这些文章中提到的方法的实际可行性。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种电力系统负荷模型参数在线估计方法及其系统，它将变电站内变压器有载调压分接头的动作视为系统侧产生的扰动，利用该扰动来计算负荷模型参数。由于这种扰动的发生具有规律性和可预见性，因此使得负荷模型参数的在线跟踪成为可能。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种电力系统负荷模型参数在线估计方法，当变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切时，安装于变电站馈线出口端或供电公司和用户交汇处的监测装置通过对因上述过程导致的系统侧扰动进行记录和分析，进而通过相应算法估计出负荷模型参数，具体步骤如下：

1)监测装置对系统自身产生的电压扰动进行实时检测；

2)当检测到电压扰动后，判断该扰动是否是由变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切所引起；如果是，则执行步骤3)；否则，返回步骤1)；

3)计算相应的电压和功率变化，并以此估计出负荷参数；

4)将基于每次扰动计算出的负荷参数保存到数据库；

5)通过对数据库内保存的大量数据进行回归分析，计算出一天和一个季节中不同时间的负荷参数。

所述步骤2)中，变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切引起的电压扰动检测及判定方法包含如下几个步骤：

a以每周波最少2个点的采样速度对电压电流波形同时进行采样；

b根据采集到的数据，在每个周波内计算电压电流的基波或有效值分量；

c利用下式，针对一相电压或三相电压的平均值，计算第k次与第k+d次周波间电压有效值的差异：

Δv(k)＝v(k+d)-v(k)

其中，d是延迟常数，它是变压器有载调压分接头完成一次调节在时间上所需的周波数，d在5到15间取值；

d检测最大的Δv(k)及其发生的位置，根据变压器有载调压分接头调节或补偿电容器投切一次所经历的时间，将Δv(k)发生的时段分为调节前、调节中和调节后三个时段，并分别用区域1、区域2和区域3三个区域表示，计算Δv(k)三个区域内的平均值，并根据变压器有载调压分接头每档的调节电压的幅度或补偿电容器投切引起的电压的变化幅度，设定两个阈值DV₁和DV₂，DV₁＝x₁V₀，DV₂＝x₂V₀，x₁＜x₂，参数x₁和x₂在0～1间取值，V₀为变压器有载调压分接头每档调节的电压幅度或补偿电容器投切引起的电压的变化幅度；如果Δv(k)在区域1和3中的平均值比DV₁低，并且在区域2中的平均值比DV₂高，则一个变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切引起的扰动被检测到了；

e计算电压发生最大变化时刻的功率：有功和无功的变化；

f如果检测到的扰动所呈现出来的电压和相应的功率即有功和无功变化都是同时减小的，或者呈现出来的电压和相应的功率即有功和无功变化都是同时增大的，则判断扰动来自系统上游，该扰动为用来进行负荷参数估计的有效扰动；否则，任何其它扰动都是无法进行负荷参数估计的无效扰动而被忽略掉。

所述步骤3)中，负荷参数估计方法包括如下六个负荷参数的估计方法：基于检测到的电压变化，确定暂态功率变化ΔP_t、ΔQ_t以及稳态功率变化ΔP_s、ΔQ_s利用下式求出负荷的稳态特性参数a和b值，除了a和b以外，下式中所有参数都是已知的：

$\mathrm{\Δ}{P}_s=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^a$ $\mathrm{\Δ}{Q}_s=Q_0-Q_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^b$

利用下式求出负荷的暂态特性参数α和β值，除了α和β以外，下式中所有参数都是已知的：

$\mathrm{\Δ}{P}_t=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\α}}$ $\mathrm{\Δ}{Q}_t=Q_0-Q_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\β}}$

利用下式求出时间常数Tp和Tq：

在

取极小值下求得Tp

在

取极小值下求得Tq。

一种电力系统负荷模型参数估计系统，监测装置位于变电站馈线出口端或供电公司和用户交汇处；监测装置与模数转换器连接，模数转换器提取电压、电流、有功功率和无功功率中60/50Hz成分；模数转换器将信号送入单片机，由单片机判定是否存在有效扰动；并将通过有效扰动确定的负荷参数送入存储单元；存储单元与跟外设进行信息交互的交互存储单元连接，交互存储单元与外部数据检索和信息交换设备连接。

所述监测装置为变电站内现有的继电保护装置，功率监测仪或智能电表。

本发明属于参数直接测量法的一种。本发明利用电力系统中两种经常发生的、特定的电压扰动，来实现对负荷参数的连续在线估计。这两种扰动是指：变电站有载调压分接头动作和变电站补偿电容投切引起的电压扰动。这两种扰动每天发生，具有规律性和可预见性，因此有效克服了文章[1-3]提出的方法的难以实施的缺点，使得负荷模型参数的在线跟踪成为可能。为了实现负荷参数估计，本方明还包括一套电压扰动检测方案和两套实时数据采集系统。通常情况下，电力系统存在两种供电模式：分散式供电模式和集中式供电模式。以下将分别介绍两种供电模式下，如何使用本发明进行负荷参数估计。

图1简单得描绘了第一种供电模式。在变电站内，输电网侧高压通过降压变压器降为配网的中压电，然后通过馈线输送给各个电力用户。变电站内装有可投切电容器，降压变压器装配有载调压分接头，以保证用户侧电压近似恒定。通常，一条馈线上的负载总和被认为是电力系统中一个负荷。在这种情况下，每条馈线上的整体负荷参数可用本方明方法进行估计。

图2描绘了第二种供电模式。在此情况下，单一电力用户对于供电公司来说相当于一个负荷。负荷通过智能电表与供电系统相连接。智能电表由供电公司安装用于计量电费。负荷是用户的全部有功功率和无功功率需求。如果供电电压有所变化，负荷的有功和无功需求也将随之改变。此情况下，此单一电力用户的负荷参数可通过本方法进行估计。

从两图不难看出，电力系统关心的负荷代表了所有下游用电设备总的有功和无功功率需求。当电压发生阶跃形式的变化时，这一负荷通常随之发生类似于图3所示的动态响应。这种响应特征可以被以下六个关键参数来描述。

暂态负荷响应特性ΔPt和ΔQt：这两个参数描述了负荷的在电压变化瞬间t＝0+时，有功和无功功率需求的变化量；

稳态负荷响应特性ΔPs和ΔQs：达到稳态后t＝∞，负荷有功和无功功率的变化；

稳态响应时间T p和T q：分别反映负荷有功和无功功率达到稳态的时间。

大量的研究工作表明，这些变量和电压以及扰动发生前的电能需求有关，具体关系如下式所示：

1)暂态响应公式： $P_t=P_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^{\mathrm{\α}}$ $Q_t=Q_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^{\mathrm{\β}}$

下标t代表暂态响应。P₀，Q₀和V₀分别代表扰动发生前负荷的有功、无功和电压，α和β是负荷的暂态特性参数。如果突然发生了一个幅值为ΔV的电压跌落，上式变为：

$\mathrm{\Δ}{P}_t=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\α}}$

对于无功功率可建立类似的方程。利用此方程就可以估计参数α和β。

2)稳态响应方程： $P_s=P_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^a$ $Q_s=Q_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^b$

下标s代表稳态负荷响应，a和b是负荷的稳态特性参数。如果发生一个幅值为ΔV的电压跌落，上式变为：

$\mathrm{\Δ}{P}_s=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^a$

对于无功功率可建立类似的方程。进而可以估计参数a和b。

3)时间常数方程： $P\left(t\right)=(P_0-\mathrm{\Δ}{P}_s)+(\mathrm{\Δ}{P}_s-\mathrm{\Δ}{P}_t)e^{-\frac{t}{T_P}}$

上式表明负荷需求从其暂态值发展到其稳态值是以一种指数函数的形式过渡的，这是对实际情况的一种可接受的近似。对于无功功率可建立类似的方程，然后可以估计时间常数T p和Tq

一旦确定了上述六个负荷参数a，b，α，β，T p和T q，负荷的动态数学模型就能够建立了。动态负荷模型一般可以用如下的方程表述。

$\stackrel{\·}{x}=f_P(x,\mathrm{\α},a,P,V),$ $\stackrel{\·}{y}=f_Q(y,\mathrm{\β},b,Q,V)$

P＝g_P(x，α，a，P，V)，Q＝g_Q(y，β，b，Q，V)

上式中，x和y是状态变量。

针对上述方程，近年来，很多学者提出了一系列的具体表达形式。但是不管什么样的方程，这6组参数都是至关重要的。因此，本发明只是针对如何估计这6组参数，而不讨论负荷模型的具体方程形式。值得一提的是，负荷响应特性除了可以用指数函数来描述，也可以用多项式的形式来表述。

$P=P_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^k=k_0{P}_0+k_1{P}_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^1+k_2{P}_0{\left(\frac{V}{V_0}\right)}^2$

上式中，k₀，k₁和k₂也称作负荷参数。这些参数和前文所述的六组参数可以相互转化得到。本发明中提出的用于估计指数函数参数的方法同样可以用来估计多项式函数的参数。

另外，负荷响应特性也被称为需求响应。负荷参数a和b也被称为需求响应函数的参数。需求响应正在被广泛的应用于电力系统中用来作为电力系统调控的手段。在这种应用中，系统操作员通过调整负荷供电电压，以调节系统的有效负荷，提高系统应付紧急情况的能力。

本发明的有益效果是：首次利用电力系统经常规律性发生的变电站有载调压分接头调节和补偿电容投切这两种动作所引起的电压扰动，提出了一种电力系统负荷模型参数的在线监测方法。由于变电站有载调压分接头调节和补偿电容投切所引起的这两种扰动的发生具有规律性和可预见性，因此使得负荷模型参数的在线跟踪成为可能。该方法不需对系统进行人为干扰，只利用系统自身产生的规律性扰动即可对负荷特性进行实时监测，避免了对系统的污染，保证了电能质量，顺应了智能电网的发展要求。

附图说明

图1为第一种供电模式图；

图2为第二种供电模式图；

图3负荷阶跃响应特性图；

图4为变电站负荷参数监测系统；

图5为检测电压扰动图；

图6为负荷参数随时间变化曲线；

图7为负荷参数估计系统图；

图7a为变电站负荷参数估计方案；

图7b大型电力用户负荷参数估计方案。

其中，1.馈线，2.电压传感器，3.电流传感器，4.模数转换器，5.单片机，6.存储单元，7.交互存储单元，8.交换设备。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。

图7a中，该方法的第一个环节是安装电压和电流测量设备。在第一种供电方式中，电压电流测量单元可以安装在变电站的中压侧。图4显示了这些测量设备的安装地点。值得一提的是，我们可以利用变电站内现有的继电保护或者是电能表等测量设备作为本方明的测量单元，条件是这些设备能够输出本发明需要的电压电流测量值。对这些测量值的要求会在后续文章中着重指出。图7b对于第二种供电方式，电力公司的智能电能表是个很好的使用平台。该方法的第二个环节是利用电压扰动。本发明利用的电压扰动是由有载调压变压器的分接头动作和电容器投切动作引起的。为了控制变电站的中压母线的电压，变压器分接头动作和电容器投切通常会在一天中的早晨和晚上等负荷变化较大时进行动作。利用这两种电压波动的好处在于：

1)每天基本上都会出现，电压波动具有确定性和可预见性；

2)产生的是电压阶跃变化，因此方便负荷参数用简单可靠的算法进行辨识；

3)电压变化具有明显特征，可以用常用的扰动捕捉方法对电压波动进行捕获；

4)由于这种电压波动时间发生较为频繁，所以对于数据丢失具有一定的容忍度。与此同时，通过加强对数据选择的标准，提高辨识结果的可靠性；

5)变电站的操控人员可以在不影响电能质量的情况下，制造这些电压波动。因而，可以实现根据需求来辨识负荷参数；

6)对于所有的负荷而言，这个电压扰动具有同步性。因而，可以根据负荷对同一电压扰动的响应特性，辨别负荷的类型。

该方法的第三个环节是检测电压扰动和数据采集。由于分接头动作或者是电容器投切产生的是如图3所示的基频电压的阶跃变化，所以简单的波动检测方法就可以完成此项工作。值得注意的是电压电流的每一个周波都需要被记录下来。该环节包含如下几个步骤：以每周波最少2个点的采样速度对电压电流波形进行同步采样；

根据采集到的数据，在每个周波内计算电压电流的基波或有效值分量；

利用下式，针对一相电压或三相电压的平均值，计算第k次与第k+d次周波间电压有效值的差异：

Δv(k)＝v(k+d)-v(k)

d是延迟常数，它近似等于变压器有载调压分接头完成一次调节在时间上所需的周波数。经验表明d通常在5到15间取值；

检测最大的Δv(k)及其发生的位置。计算Δv(k)在图5中三个区域内的平均值。如果Δv(k)在区域1和3中的平均值比阈值DV₁低；并且在区域2中的平均值比阈值DV₂高，就表示一个阶跃扰动被检测到了。

经验表明，变电站的每一条馈线的电压电流基本上是平衡的。因此，对馈线上的某一相电压电流监测就可以实现对整条馈线的监测。

该方法的第四个环节是利用捕捉到的扰动来估计负荷参数。电压扰动捕捉到后，许多算法可以用来辨识负荷参数。下面列出了其中一种利用每一周波的基波电压电流数据来估计负荷参数的算法步骤：

1)利用逐个周波记录的电压电流的来确定每个周期的ΔP_t，ΔQ_t，ΔP_s和ΔQ_s；以上四个值由三相功率取均值确定。

2)利用下式求出α值。除了α以外，该式中所有参数都是已知的。

$\mathrm{\Δ}{P}_t=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\ΔV}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\α}}$

其他参数β，a，和b也可通过相似的方法求得；

3)利用最小二乘法求解时间常数τ_p和τ_q

$\mathrm{\ϵ}={\{P_{\mathrm{measured}}\left(t\right)-[(P_0-\mathrm{\Δ}{P}_s)+(\mathrm{\Δ}{P}_s-\mathrm{\Δ}{P}_t)e^{-\frac{t}{T_P}}\left]\right\}}^2$

该方法的第五个环节是将估计出的负荷参数编制成一定的数据格式文件并发送出去。负荷参数可以存储为表1所示的格式。图6描述了参数a和b随时间变化的趋势。经验表明，在每10到60分钟之间，就会有一次电压扰动产生，进而刷新这些负荷参数。图7a中对于第一种供电模式，负荷参数可以通过系统的SCADA(数据采集与监视控制)系统发送到电力系统控制中心。

图7b中对于第二种供电模式，所得到的参数可以通过智能电表的数据采集系统获取，进而传送到电力系统控制中心。

表1数据格式

日期

时间

P0

Q0

V0

ΔV

A

b

TP

TQ

该方法的第六个环节是将对估计的参数进行插值处理，进而得到各被测量负荷在不同时间、季节表现出来的典型负荷参数。经过前述环节得到负荷参数后，可以根据天与天之间的相似程度对负荷数据进行分类。例如，周末的参数可以归为一类，周中的负荷参数可以归为另外一类。一旦归好类后，每一类的典型负荷数据可以通过回归算法得到，并存储到特定的数据库中，方便系统规划设计和负荷预测的应用。表2描述了这种数据库的典型格式。

表2负荷参数数据库.

月份

时段

a

b

TP

TQ

一月

清晨

一月

上午

一月

中午

一月

下午

一月

傍晚

一月

....

....

....

该方法的第七个环节是确定不同类型负荷的负荷参数。每种负荷都可以被归类到一种NAICS编码。例如，居民负荷是一种NAICS编码，商场是另一种NAICS编码。编码相同的负荷具有类似的负荷特性。这些编码有助于预测电力系统负荷参数。

NAICS编码可以通过电力公司的用户信息管理系统来得到。假设，相同类型的负荷具有相同的负荷特性，馈线f1有5种不同类型的负荷，这种情况下，电压扰动对应的负荷变化可以用下式来描述。

ΔP_f1＝c_1f1ΔP₁+c_2f1ΔP₂+c_3f1ΔP₃+c_4f1ΔP₄+c_5f1ΔP₅

式中，c_if1代表第i^th负荷类型在馈线f1总负荷中占的百分比。馈线，fa，f3，...fn，可以得到类似的公式。由于ΔP_f1，ΔP_f2，...ΔP_fn是可以通过测量得到，电压变化ΔV也可以测量到，而且，这些百分比系数cx也是已知的，从而未知数ΔP₁...ΔP₅能够从上式中得到。

重复上述过程，参数{ΔP_t1，ΔP_s1}，{ΔP_t2，ΔP_s2}，等等就可以求解到，进而这些类型负荷的负荷参数可以通过第四环节中谈到的方法求解到。

该方法的第八环节是在图7b第二种供电模式情况下，如何利用智能电表来确定不同类型负荷的负荷参数。在这种供电方式中，智能电表作为数据测量和处理单元用来辨识不同类型的负荷参数。对于某种负荷类型，其参数的均值可以作为该负荷类型的典型参数。值得注意的是，取均值时，一定要限制在某一段时间范围。因为在不同的季节或者是一天内不同的时间段，系统负荷参数可能变化很大。

该方法的第九环节是构建用于电力系统实时运行的负荷模型。经过前边所述的环节，不同馈线上的负荷参数信息已经存储在相应的负荷参数数据库中(如表2所示)。当系统实际运行时，可以根据电力系统操作的需要在负荷参数数据库中选择合适的负荷参数数据构建当天特定时段的负荷模型。

该方法的第十个环节是估计馈线上的负荷参数用于电力系统规划设计。规划中的馈线和负荷往往不能通过测量的手段得到。然而，在大多数情况下，系统规划人员是知道馈线上的负荷成分的(类型)。假设在规划中的馈线有5类负荷，那么这条馈线可以表示为，

P(t)＝c₁P₁+c₂P₂+c₃P₃+c₄P₄+c₅P₅

式中，P(t)是馈线上的总负荷，c_i是第i^th种类型负荷占总负荷的百分比，P₁...P₅是5种负荷类型。如果各种类型的负荷参数都是已知的，对于一个给定的阶跃电压变化ΔV，馈线负荷特性P(t)可以很容易的得到。本方法第七个环节中得到的负荷参数就是为了解决这个问题。

本发明是一项涉及测量、计算、存储和应用电力系统负荷参数的整体方案。这套方案包含两套子方案。第一个套方案用馈线级别的数据测量来实现上述功能。第二套子方案涉及到具体的每个电力用户。在第二种方案中，智能电表将作为主要地测量工具。这两套子方案可以组合使用，也可以单独工作。

系统组成

该系统是一个对负荷参数进行测量、计算、存储以及使用的系统(见图7)。监测装置位于变电站馈线出口端或供电公司和用户交汇处；监测装置与模数转换器4连接，模数转换器4提取电压、电流、有功功率和无功功率中60/50Hz成分；模数转换器4将信号送入单片机5，由单片机5判定是否存在有效扰动；并将通过有效扰动确定的负荷参数送入存储单元6；存储单元6与跟外设进行信息交互的交互存储单元7连接，交互存储单元7与外部数据检索和信息交换设备8连接。

监测装置为电压传感器2和电流传感器3或变电站内现有的继电保护装置或智能电表。在该系统中：测量单元。它能够通过每次检测到的电压扰动估计出负荷参数。这里所指的就地测量单元可以是专有安装的电压电流测量设备，也可以是变电站内的现有装置，例如继电保护装置和智能电表等，只要他们能够满足的电压电流测量要求。它可以将估计出的负荷参数传输到处理器。处理器它先将分布于电力系统的各就地测量单元所产生的负荷参数数据采集过来，然后对采集来的负荷参数的特性进行分析。分析时采用一种实时负荷模型的构建方法。这个实时的负荷模型将用于电力系统的在线运行计算，例如电压稳定性分析、暂态稳定性评估和需求响应有效性管理。一种构建负荷模型数据库的方法。不同的负荷类型具有不同的动态响应。通过对当前负荷的评估，不同负荷类型的模型参数得以得到，并存储在负荷模型参数数据库中。这个数据库为预测负荷响应提供了数据基础。一种预测负荷响应的方法。对于电力系统规划，预测未来负荷的响应至关重要。本方明提供一种基于负荷类型的负荷响应函数构建方法。基于负荷模型参数数据库，这种构建方法可以预测未来馈线或者是变电站的负荷响应。从电力系统运行的角度来讲，将测量系统安装在馈线侧相对来讲更经济实用。另一方面，从电力系统规划设计的角度，将本测量系统安装在电力用户侧更为合理。但是，这两种实施方案并不互相排斥，在实际应用中，可以两种方案结合使用，以达到最好的估计效果。

Claims (4)

1.一种电力系统负荷模型参数在线估计方法，其特征是，变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切时，安装于变电站内或供电公司和用户交汇处的监测装置通过对因上述过程导致的系统侧扰动进行记录和分析，进而通过相应算法估计出负荷模型参数，具体步骤如下：

1）监测装置对系统自身产生的电压扰动进行实时检测；

2）当检测到电压扰动后，判断该扰动是否是由变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切所引起；如果是，则执行步骤3）；否则，返回步骤1）；

变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切引起的电压扰动检测及判定方法包含如下几个步骤：

a以每周波最少2个点的采样速度对电压电流波形同时进行采样；

b根据采集到的数据，在每个周波内计算电压电流的基波或有效值的分量；

c利用下式，针对一相电压或三相电压的平均值，计算第k次与第k+d次周波间电压有效值的差异：

Δv(k)＝v(k+d)-v(k)

其中，d是延迟常数，它是变压器有载调压分接头完成一次调节在时间上所需的周波数，d在5到15间取值；

d检测最大的Δv(k)及其发生的位置，根据变压器有载调压分接头调节或补偿电容器投切一次所经历的时间，将Δv(k)发生的时段分为调节前、调节中和调节后三个时段，并分别用区域1、区域2和区域3三个区域表示，计算Δv(k)三个区域内的平均值，并根据变压器有载调压分接头每档的调节电压的幅度或补偿电容器投切引起的电压的变化幅度，设定两个阈值DV₁和DV₂，DV₁=x₁V₀，DV₂=x₂V₀，x₁<x₂，参数x₁和x₂在0～1间取值，V₀为变压器有载调压分接头每档调节的电压幅度或补偿电容器投切引起的电压的变化幅度；如果Δv(k)在区域1和3中的平均值比DV₁低，并且在区域2中的平均值比DV₂高，则一个变电站内变压器有载调压分接头动作或补偿电容器投切引起的扰动被检测到了；

e计算电压发生最大变化时刻的功率：有功和无功的变化；

f如果检测到的扰动所呈现出来的电压和相应的功率即有功和无功变化都是同时减小的，或者呈现出来的电压和相应的功率即有功和无功变化都是同时增大的，则判断扰动来自系统上游，该扰动为用来进行负荷参数估计的有效扰动；否则，任何其它扰动都是无法进行负荷参数估计的无效扰动而被忽略掉；

3）计算相应的电压和功率变化，并以此估计出负荷参数；

4）将基于每次扰动计算出的负荷参数保存到数据库；

5）通过对数据库内保存的大量数据进行回归分析，计算出一天和一个季节中不同时间的负荷参数。

2.如权利要求1所述的电力系统负荷模型参数在线估计方法，其特征是，所述步骤3）中，负荷参数估计方法包括如下六个负荷参数的估计方法：

基于检测到的电压变化，确定暂态功率变化ΔP_t、ΔQ_t以及稳态功率变化ΔP_s、ΔQ_s

利用下式求出负荷的稳态特性参数a和b值，除了a和b以外，下式中所有参数都是已知的：

$\mathrm{\&Delta;}{P}_s=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\&Delta;V}}{V_0}\right)}^a$ $\mathrm{\&Delta;}{Q}_s=Q_0-Q_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\&Delta;V}}{V_0}\right)}^b$

利用下式求出负荷的暂态特性参数α和β值，除了α和β以外，下式中所有参数都是已知的：

${\mathrm{\&Delta;P}}_t=P_0-P_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\&Delta;V}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\&alpha;}}$ $\mathrm{\&Delta;}{Q}_t=Q_0-Q_0{\left(\frac{V_0-\mathrm{\&Delta;V}}{V_0}\right)}^{\mathrm{\&beta;}}$

P₀，Q₀分别代表扰动发生前负荷的有功、无功；

利用下式求出时间常数Tp和Tq：

在 $\mathrm{\&epsiv;}={\{P_{\mathrm{measured}}\left(t\right)-[(P_0-{\mathrm{\&Delta;P}}_s)+({\mathrm{\&Delta;P}}_s-{\mathrm{\&Delta;P}}_t)e^{-\frac{t}{T_P}}\left]\right\}}^2$ 取极小值下求得Tp

在 $\mathrm{\&epsiv;}={\{Q_{\mathrm{measured}}\left(t\right)-[(Q_0-{\mathrm{\&Delta;Q}}_s)+({\mathrm{\&Delta;Q}}_s-{\mathrm{\&Delta;Q}}_t)e^{-\frac{t}{T_Q}}\left]\right\}}^2$ 取极小值下求得Tq；

P_measured(t)，Q_measured(t)分别表示t时刻测量到的有功和无功功率。

3.一种电力系统负荷模型参数估计系统，其特征是，监测装置位于变电站馈线出口端或供电公司和用户交汇处；监测装置与模数转换器连接，模数转换器提取电压、电流、有功功率和无功功率中60/50Hz成分；模数转换器将信号送入单片机，由单片机判定是否存在有效扰动；并将通过有效扰动确定的负荷参数送入存储单元；存储单元与跟外设进行信息交互的交互存储单元连接，交互存储单元与外部数据检索和信息交换设备连接。

4.如权利要求3所述的电力系统负荷模型参数估计系统，其特征是，所述监测装置为变电站内现有的继电保护装置，功率监测仪或智能电表。

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