CN102982394A - 配电网负荷参数辨识方法及系统 - Google Patents

Abstract

配电网负荷参数辨识方法及系统，涉及计算机技术。本发明包括下述步骤：1）预处理负载参数，对节点进行分类；2）辨识出配电网中的负载模型参数向量；3）优化处理负载模型参数向量。本发明实现了主变负荷模型聚类、泛化，以及各个主变基于不同电压等级和出口进行聚合的负荷模型辨识。本发明涉及电能监测技术领域，特别涉及电力专项规划领域和电力系统稳定分析技术领域，适用于电力配电网，包括城市配电网，油田配电网和农村配电网。

Description

配电网负荷参数辨识方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术，特别涉及一种基于配电网的智能电力负荷优化技术。

背景技术

随着我国国民经济的飞速发展，目前我国电网的主体结构以从省级独立电网或电气联系紧密的区域电网变为大区电网互联阶段。电力系统规模的逐渐增大使得电力系统变得越来越复杂，大家意识到加快配电网的自动化发展是提高配电网供电可靠性的一个关键环节。电力负荷预测是配电网规划的重要组成部分，也是配电网规划的基础，配电网负荷预测的结果为地区电力发展，电网结构调整，电力建设规模，电力工业布局，能源资源的平衡以及地区电网间的电力余缺调剂提供了决策依据。电力负荷预测在电力系统规划和电网运行方面发挥着重要的作用，负荷预测的质量直接影响到系统运行的可靠性、经济性和供电质量。准确的负荷预测，可以经济有效地安排电网内部发电机组的启停，减少不必要的旋转备用容量，提高电力系统运行的安全性，改善电力企业的经济效益和社会效益，保障人们生产和生活活动的正常有序的进行。在电力系统的潮流计算，稳态计算，小信号动态稳定和电压稳定分析中负荷参数辨识的结果都对其有着不同程度的影响。负荷参数辨识结果的不准确会导致在配电网规划设计时产生不合理的系统规划设计方案，给以后的系统运行造成不便，甚至产生潜在危险造成事故。总之，对配电网的负荷参数辨识研究，无论是维护电力系统安全，还是适应电力市场的发展，都具有重要意义。

负荷参数辨识的准确性对电力系统的稳定运行具有重要影响，目前负荷参数辨识的建模方法分为两类，一种是基于元件的建模方法又称统计综合法，另一种是基于测量的建模方法，又称总体测辨法。统计综合法是在实验室中确定各种典型负荷的平均特性方程，然后统计配电网中每个负荷点在特殊时刻的负荷组成，算出每种典型负荷所占比例，最后综合得到该配电网负荷点的负荷模型。采用这种方法获得的负荷模型费时，费力，且难以准确。总体测辨法是将配电网中的负荷群看成整体，通过在负荷点安装测量记录仪器，现场采集负荷在扰动下的母线电压，频率，有功功率，无功功率数据，然后根据系统辨识理论确定负荷模型结构和参数，然而在总体测辨法中存在模型通用性和适应性问题既由某负荷点数据建立的符合模型表现出专有性，难以描述随时间变化的负荷行为并灵活地推广至其他负荷点。

由于负荷参数辨识的困难性，多年来电力系统工作者往往从基本物理概念出发，采用简单的模型：恒功率，恒阻抗，恒电流，这对具有随机性和不确定性的负荷模型缺乏很好的解决办法。我国的负荷参数辨识工作起步较晚，目前在负荷参数辨识方面国内主要是采用负荷特性记录仪对负荷进行实测的方法。但是由于电网负荷具有时变性特点，而在大电网运行中经常要考虑成百上千个负荷，这使得要精确的描述负荷的特性显得十分困难。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种配电网负荷参数辨识方法及系统，以进一步提高对配电网中负荷参数辨识的精度。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是，1、配电网负荷参数辨识方法，包括下述步骤：1）预处理负载参数，对节点进行分类；2）辨识出配电网中的负载模型参数向量；3）优化处理负载模型参数向量。

进一步的，所述步骤1）包括下述子步骤:

1.1数据预处理、预判断；

1.2计算节点距离及各节点的密度；

1.3比较得到聚类中心；

1.4判断所有点是否全部归类；若是，进入步骤1.5；若不是，进入步骤1.3；

1.5类间合并，聚类结束。

所述步骤2）包括下述子步骤:

2.1选定负荷模型，然后确定适应值函数；

2.2选定辨识算法，然后确定参数值范围；

2.3根据辨识算法优化参数，根据适应值函数计算适应值；

2.4判断适应值是否达到要求；若是，进入步骤2.5；若否，进入步骤2.3；

2.5终止计算。

所述步骤3）包括下述子步骤:

3.1设置初始值；

3.2求解录属度矩阵；

3.3产生新的聚类中心和目标函数；

3.4判断目标函数之差是否小于阈值；若是，进入步骤3.5；若否，进入3.3；

3.5类间合并，聚类结束。

本发明还提供采用配电网负荷参数辨识方法的配电网负荷参数辨识系统，包括包括负荷监控主站，数据采集终端，数据通信通道和配电网负荷参数辨识管理应用平台。

本发明实现了主变负荷模型聚类、泛化，以及各个主变基于不同电压等级和出口进行聚合的负荷模型辨识。本发明涉及电能监测技术领域，特别涉及电力专项规划领域和电力系统稳定分析技术领域，适用于电力配电网，包括城市配电网，油田配电网和农村配电网。

附图说明：

图1是本发明总的原理示意图。

图2是本发明的配电网负荷参数辨识管理应用平台的原理方框图。

图3是本发明基于配电网的负荷参数辨识系统的登陆界面。

图4是本发明进入登陆界面后的系统操作界面。

图5是本发明的中预处理模块的流程图。

图6是本发明的配电网负荷参数辨识管理应用平台中负荷参数辨识算法模块的流程图。

图7是本发明的配电网负荷参数辨识管理应用平台中数据优化处理模块的流程图。

具体实施方式

本发明的基于配电网的负荷参数辨识系统主要由负荷监控主站，数据采集终端，数据通信通道和配电网负荷参数辨识管理应用平台组成。其中负荷监控主站主要功能是接收从故障检测及信号发生器的数据并将其规则的进行存储供配电网负荷参数辨识管理应用平台使用；数据采集终端的主要功能是监测配电网负荷所在母线上的有功，无功，电压，功率因素角变化情况。数据通信通道是主要用于负荷监控主站和数据采集终端间的通信；配电网负荷参数辨识管理应用平台的主要功能是对数据采集终端的数据进行加工处理，实现配电网的负荷参数辨识。数据采集终端将采集的数据通过数据通讯通道发送到负荷监控主站，由配电网负荷参数辨识管理应用平台对数据进行处理并输出。

数据采集终端是由采用高速32位嵌入式DSP处理器的CPU，A/D转换器，存储芯片，I/O端口构成，A/D转换器是对电压电流进行高速的采集，分析和运算，存储芯片中存储转换器记录下的各种数据，通过I/O端口实现数据与配电网负荷参数辨识管理应用平台的连接。

数据通信通道通过I/O端口实现与配电网负荷参数辨识管理应用平台的数据通信，支持TCP/IP传输模式，可以在当地，远方方便的修改参数。

配电网负荷参数辨识管理应用平台包括预处理模块，负荷参数辨识算法模块，数据优化处理模块。预处理模块通过对检测到的配电网中个点负荷扰动数据建模，引入密度梯度的聚类算法对配电网中实际数据进行了聚类分析，提取了代表不同负荷特性的特征数据，分析负荷组成成分的时变规律，然后根据配电网负荷组成的时变规律，在不同的时间采用不同的负荷模型参数。在负荷参数辨识算法模块中可以选用的负荷模型有静态模型，动态模型，综合模型，时变模型，无功补偿模型。对负荷模型的选择可以根据用户自定义选择也可以根据预处理模块后的结果选择推荐负荷模型进行配电网负荷参数辨识，参数辨识的优化算法可以选择最小二乘法，粒子群算法，遗传算法。在数据优化处理模块中选用配电网的负荷辨识参数作为特征向量进行模糊C均值聚类分析，从而得到各组数据的隶属度，再将具有相似隶属度负荷参数辨识结果进行加权平均得到最终的配电网负荷参数辨识结果。

本发明在配电网负荷参数辨识管理应用平台添加了预处理模块，对现场采集的数据的电压峰值和谷值进行阈值判断分析了配电网了工作状态和密度梯度的聚类算法，相对现有单一考虑负荷参数辨识的方法，由于其进一步考虑了采样点的数据是配电网某一负荷点一段时间内在不同日期，时间，不同初始电压下的多个负荷采样数据从而避免了在负荷点只用同一个负荷模型的不精确性。在数据优化模块本发明将负荷模型所得辨识参数作为模糊C聚类的特征向量，故而其本身就能够反映配电网负荷的构成特性，从而使负荷参数辨识的准确性得到了进一步提高。

本发明主要用于电力管理部门对地区内电力需求侧的电能管理，要科学地做好电能管理工作和保证电力系统安全运行工作，首先要在线检测负荷消耗电能的情况，弄清配电网中负荷母线上的总体负荷吸收的有功功率及无功功率随着负荷母线的电压，频率变动而变化的关系，然后确定描述这种关系的数学方程形式以及其中的参数，最后对整个电力需求侧的能耗做出准确合理的评价，提出科学的配电网络整改方案。

如图1所示，本发明的系统包括：设置在配电网负荷参数辨识管理应用平台I中的接收设备A1和负荷参数辨识算法模块A2，接收设备A1用来接收电力设备数据采集终端II通过数据传送模块III送来的信息。配电网负荷参数辨识管理应用平台主要用于接收，分析处理各数据采集终端II发回的在线检测数据，通过计算机与通讯网络在线检测各用电点的电能质量数据，将实测数据保存到数据库中，通过一定时间的数据积累，对数据进行分析，准确报告配电网中实际负荷的能耗，同时为电力需求侧用户提出配电网络优化改造方案，使电力需求侧配电网络更“安全，可靠，高校，经济”。

配电网负荷参数辨识管理应用平台原理参见图2，应用平台将采集的信息通过预处理模块I进行电能质量判断，聚类后的数据进入模块II进行负荷参数辨识，辨识的特征量进入模块III进行再一次聚类和分析，输出形式包括最终的负荷辨识参数和估计的配电网的负荷母线上的有功功率，无功功率值。

为了使所所建模型准确地反映出负荷点的负荷特性，需要采用采集的扰动数据在不同的扰动采样时刻建立不同的负荷模型，然而从工程实用的角度上讲，在电力系统各种计算中所采用的负荷模型应当尽可能简单少量，否则使用时就会陷入麻烦。但是，如果负荷点只用同一个负荷模型，那么该负荷模型必定是粗糙的、不切合实际的。这就是负荷建模的精确性与其程实用性之间的矛盾之所在，为了解决这一矛盾，则需要从大量复杂的负荷表象中提取其共性，使模型的准确性和实用性合理兼顾，这就需要对负荷特性进行分类和综合，即对负荷模型进行分类与综合。

在本实施列中，用户登陆采用账号密码登录方式，登陆界面如图3所示。在图3中点击“登陆”按钮。登陆验证成功后即可访问基于配电网的负荷参数辨识系统。图4为本发明进入登陆界面后的系统操作界面。

在系统配电网负荷参数辨识管理应用操作平台中，图5在预处理模块通过对数据采集终端获得的配电网负荷母线电压的峰值和谷值的阈值判断配电网是否处于短路状态或感性负荷所占比值是否过大，判断是否需要进行配电网的无功补偿。采用密度梯度的聚类方法对数据采集终端采集到的有功功率值进行分类。并通过数据平滑方法，滤除掉在电压扰动过程中造成的有功响应和无功响应的震荡变化。

图6在配电网负荷参数辨识管理应用平台中根据预处理模块选定推荐的负荷模型并确定适应值函数，同时也人工选定辨识算法并确定参数数值范围，其中负荷模型的选择有静态负荷模型，动态负荷模型，综合负荷模型和时变适应的负荷模型，带有无功补偿的时变适应的负荷模型。配电网负荷参数辨识管理应用平台在根据选定的辨识算法优化参数，根据适应值函数计算负荷参数辨识的适应值。时变适应的负荷模型包括了扩展ZIP,扩展了静态特性部分的表征能力，具有负荷容量自适应特性，实现了模型参数与负荷幅值大小无关并避免了感应电动机滑差越限，向量维数较低，是配电网负荷参数辨识管理应用平台推荐辨识算法。

图7对已经辨识出的负荷参数的特征值采用基于模型的模糊C聚类方法对辨识结果进行优化。该方法的基本思想是为每个数据簇假设一个模型，采用使用模糊集概念中的隶属度函数来对处理数据点属于某个聚类的程度的聚类的方法通过寻找数据对给定模型的最佳拟合来进行聚类。最后通过新的隶属度判断特征数据分别属于哪一类，再分别对特征数据进行加权平均，得到最后的负荷参数辨识结果。

本发明的配电网负荷参数辨识方法包括下述步骤：1）预处理负载参数，对节点进行分类；2）辨识出配电网中的负载模型参数向量；3）优化处理负载模型参数向量。

所述步骤1）包括下述子步骤:1.1数据预处理、预判断；1.2计算节点距离及各节点的密度；1.3比较得到聚类中心；1.4判断所有点是否全部归类；若是，进入步骤1.5；若不是，进入步骤1.3；1.5类间合并，聚类结束。

所述步骤2）包括下述子步骤:2.1选定负荷模型，然后确定适应值函数；

2.2选定辨识算法，然后确定参数值范围；

2.3根据辨识算法优化参数，根据适应值函数计算适应值；

2.4判断适应值是否达到要求；若是，进入步骤2.5；若否，进入步骤2.3；

2.5终止计算。

所述步骤3）包括下述子步骤:

3.1设置初始值；

3.2求解录属度矩阵；

3.3产生新的聚类中心和目标函数；

3.4判断目标函数之差是否小于阈值；若是，进入步骤3.5；若否，进入3.3；

3.5类间合并，聚类结束。

关于预处理模块（模块一）：参见图2。

通过图1中的电力设备数据采集终端II测试到配电网中每个负荷节点在扰动下的响应速度和连续性的负荷曲线，并采用密度梯度的聚类算法对不同负荷的电压偏移性进行聚类分析。通常在电网电压具有摇摆波动动作时，配电网的负荷节点中容量很小的感应电动机，白炽灯，电阻性负荷随电压偏移的响应没有间断和时间滞后的表现，而当配电网的负荷节点中的感应电动机所占比例越大时会在大约10秒的时间内把停转的电动机从系统中切除。在单位时间内对配电网中N个负荷节点进行实际的电压值测量分别为u_i(1),u_i(2),…,u_i(k)，其中i＝1,2…,N，k=1,2,…,K，计算反映各节点负荷类型相似程度的近邻平均距离：

${\mathrm{du}}_i=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{[u_i\left(1\right)-u_i\left(k\right)]}^{\text{2}}$

随机选择某一节点i作为参考节点，在剩余节点中获取与其在近邻平均距离中密度最大的另一节点j，如果j节点的近邻平均距离小于i节点，则将i节点赋予新的类号；如果j节点的近邻平均距离大于i节点，分两种情况：如果已有类号就将j节点归于已有的类号，如果没有类号就对其新建一个类号；

对配电网中的所有节点进行判断直到所有节点都被分类为止。通过对密度数据du_i即配电网中的不同节点负荷在扰动下从失稳状态到恢复到稳态的响应速度的聚类分析可知对电网中那些节点可以选择相同的负荷模型进行参数辨识。

通过对配电网中各节点负荷类型的近邻平均距离du_i与设定的单位时间内配电网中负荷母线电压的峰值和谷值响应阈值Δu比较，du_i与Δu越接近则节点负荷中阻抗性负荷所占比例大于感性负荷，反之du_i与在Δu差值越大则节点负荷中感性负荷所占比例大于阻性负荷。具体的说，通过对该配电网中电动机空转和堵转分别得到配电网中负荷母线电压的峰值和谷值响应阈值Δu_min,Δu_max，当du_i≤Δu_min说明是纯阻抗性负荷，当Δu_min≤du_i≤Δu_max时说明节点负荷中既有感性负荷也有阻抗性负荷，当du_i≥Δu_max时说明节点负荷中感性负荷所占比例大于阻性负荷，从而得到配电网中负荷组成成分的时变规律。

关于负荷参数辨识算法模块（模块二）：

d-q坐标系又叫两相任意旋转坐标系，物理意义：d-q坐标系是一种直角坐标，即直流坐标，用于交流量转为直流量，便于分析计算。

在配电网遭受扰动的暂态过程中，各负荷点的电压和频率都会发生变化，在d-q坐标下计算受配电网频率波动影响较大的电动机负荷模型的暂态电势e_d,e_q和转差率ω：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{d\ω}}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{2H}[({\mathrm{A\ω}}^2+{\mathrm{B\ω}}^2+C)T_0-(e_d{I}_d+e_q{I}_q)]\\ \frac{{\mathrm{de}}_q}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{T}[e_q-(x-x^{\′})I_d]+(\mathrm{\ω}-1)e_d\\ \frac{{\mathrm{de}}_d}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{T}[e_d-(x-x^{\′})I_q]+(\mathrm{\ω}-1)e_q\end{array}\right.---\left(1\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{I}_d=\frac{1}{R_s^2+x^{\′2}}[R_s(u_d-e_d)+x^{\′}(u_q-e_q)]\\ I_q=\frac{1}{R_s^2+x^{\′2}}[R_s(u_q-e_q)-x^{\′}(u_d-e_d)]\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式(1)(2)中，u_d,u_q分别为所测配电网中负荷母线上的电压u的d-q分量值。H为惯性常数，T₀为额定转矩，T=(x_r+x_m)/R_r，x=x_s+x_m，x'=x_s+(x_m·x_r)/(x_m+x_r)，需要辨识的参数有R_s:定子电阻，x_s:定子绕阻漏抗，x_m:励磁电抗，R_r:转子电阻，x_r:转子漏抗，A，B为电机机械转矩特性参数，满足A+B+C=1条件。计算负荷中受配电网中频率波动影响较小的恒定阻抗模型需要辨识的静态特性参数为k_pz，k_pi，k_qz，k_qi满足：

$\left\{\begin{array}{c}k\_\mathrm{pz}+k\_\mathrm{pi}+k\_\mathrm{pp}=1-\mathrm{Kpm}\\ k\_\mathrm{qz}+k\_\mathrm{qi}+k\_\mathrm{qq}=1-\mathrm{Qmotor}/Q_0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中Q₀为配电网中负荷的初始无功功率，Qmotor为配电网中电机消耗的实际无功功率。Kpm=P′₀/P₀，其中P′₀为电动机初始有功功率，P₀为配电网中负荷的初始有功功率，Mif为初始负荷率系数。Mif=(P′₀/S)/(u/u_Base)，S为电动机额定容量，u为负荷节点所在母线上的电压，u_Base为基值电压。为寻找使得目标函数与辨识值误差最小，辨识准则为：

$\min J(e\left(t\right),u\left(t\right),\mathrm{\α},\mathrm{\β})=\min \underset{k}{\overset{k^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{[y\left(k\right)-y_m\left(k\right)]}^T[y\left(k\right)-y_m\left(k\right)]---\left(4\right)$

其中k为采样开始时刻，k'为采样结束的时刻。e(t)=[e_d(t),e_q(t),s(t)]^T为负荷的状态向量，e=e_d+je_q为电动机的暂态电势。u(t)=[u_d(t),u_q(t),ω(t)]^T为负荷母线的电压和角频率，u=u_d+ju_q为配电网中的电压激励。α=[R_s,x_s,x_m,R_r,x_r,H,A,B,Kpm,Mif,k_pz,k_pi,k_qz,k_qi]^T为负荷模型的待辨识参数，β=[e_x0，e_y0,s₀,x_s,K_l]^T为可以通过电机稳态条件和α值求得的辨识参数，其中e_x0，e_y0为电动机初始的暂态电压，s₀为电动机的转差率，x_s为定子和转子之间的同步电抗，K_l为负载率。y(k)=[P,Q]^T和y_m(k)=[P_m,Q_m]^T为实际测量的输出响应和辨识模型得到的输出响应。

最小二乘法的参数优化是根据最小二乘法的算法原理进行模型参数辨识。根据公式(4)的定义负荷模型的待辨识参数向量α进行微分，并令其为零，可以得到使代价函数J的最小的α估计值，即：

$\frac{\∂J}{\∂\mathrm{\α}}=\frac{\∂(-2Y^{T}Y-{\mathrm{\α}}^T{Y}_m^{T}Y-Y^T{Y}_m\mathrm{\α}+{\mathrm{\α}}^T{Y}_m^T\mathrm{Y\α})}{\∂\mathrm{\α}}---\left(5\right)$

$=-2Y_m^{T}Y+2Y_m^T{Y}_m^T\mathrm{\α}=0$

从公式(5)求解得到：

$\mathrm{\α}={\left(Y_m^T{Y}_m\right)}^{-1}{Y}_m^{T}Y---\left(6\right)$

公式(6)中α向量中的各元素值即为负荷模型的待辨识参数值。

本发明对于公式(4)中的辨识准则分别采用了粒子算法和遗传算法的智能优化算法。其核心是首先把所测得配电网负荷上的电压，有功无功初值P₀，Q₀，u_x(k)=u(k)，u_y(k)=0，代入电动机模型中，求得电动机的初始输出电流值，通过四阶龙格-库塔算法求解电动机负荷模型在稳态方程下的状态变量，同时把需要辨识的参数以向量的形式表示出来，并设置向量中每个元素的上下限,采用迭代寻优的方法使得目标函数与辨识值误差最小，得到最终最优的辨识结果。

对于粒子算法，粒子的个数是由负荷模型的待辨识参数向量α中的元素个数确定，第i个粒子的位置可以用D维向量表示，记为α_i=(α_i1，α_i2,…,α_iD)^T，每个粒子还有一个速度决定他们飞行的方向和距离，记为v_i=(v_i1,v_i2，…,v_iD)^T。速度和位置之间的更新方程为：

$v_{\mathrm{id}}^{k+1}=v_{\mathrm{id}}^k+c_1\mathrm{ran}{d}_1^k(\mathrm{pbes}{t}_{\mathrm{id}}^k-{\mathrm{\α}}_{\mathrm{id}}^k)+c_2\mathrm{ran}{d}_2^k(\mathrm{gbes}{t}_d^k-{\mathrm{\α}}_{\mathrm{id}}^k)---\left(7\right)$

其中rand₁,rand₂为[0,1]之间的随机数，

是粒子i在第k次迭代中的第d维速度，

是粒子i在第k次迭代中第d维的个体极值点即公式(4)中minJ的位置；和

是整个种群在第d维的全局极值点即公式(4)中minJ的位置。通常选取学习因子c₁=c₂=2.0加快算法收敛速度。通过反复的迭代、修改最优解和调整飞行方向来完成最终的寻优过程，即获在minJ条件下的负荷模型的待辨识参数向量α中元素值。

对于遗传优化算法需要设置染色体和解群的个数，然后随机产生初始种群，将待辨识的参数α向量中每个元素设置上下限，l_i<α_i<h_i，并将α^(j)，j=1,2…,n个向量看作是GA算法中第j个染色体，n为群的规模，通过函数

产生初始种群。通过优化目标函数的方式计算各染色体的适应值，将公式(4)通过梯度函数

对负荷模型的待辨识参数向量α进行更新找到合适的适应值，其中

为方向函数，μ为迭代步长，使得minJ^k+1≤minJ^k，通过牛顿法求解得到方向函数为

其中H为海森矩阵，A为雅克比矩阵，H=(A^T A+μ_iI)，I为单位矩阵。再根据设定的交叉概率和变异概率得到新的染色体，在遗传算法中的交叉变异过程中通过

其中rand₁,rand₂分别为[0,1]和[0,10]之间的随机数得到待辨识参数向量α中对于第i个元素的第j个染色体的变异，并将新的染色体按从大到小排序，进行进一步的优化目标函数，最终通过进化迭代，最后使minJ收敛到最适应环境的一个染色体

上，得到向量α_i就是最终最优的辨识结果，其中α_i向量中的各元素值即为负荷模型的待辨识参数值。

关于数据优化处理模块（模块三）：

通过模块二运算，可以辨识出在t时间内配电网中的负荷模型参数向量α_i，i＝1,2,…,N，N为在t时间内的离散采集数据时间点，每个辨识参数都是一组N维n×1向量，即：

$\mathrm{\&alpha;}=\left[\begin{array}{cccccccccccccc}{R}_{s1}& x\_s_1& x\_m_1& R\_r_1& x\_r_1& H_1& A_1& B_1& {\mathrm{Kpm}}_1& {\mathrm{Mif}}_1& k\_p{z}_1& k\_p{i}_1& k\_q{z}_1& k\_q{i}_1\\ R_{s2}& x\_s_2& x\_m_2& R\_r_2& x\_r_2& H_2& A_2& B_2& {\mathrm{Kpm}}_1& {\mathrm{Mif}}_2& k\_p{z}_2& k\_p{i}_2& k\_q{z}_2& k\_q{i}_2\\ \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;\\ \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;\\ \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;& \&CenterDot;\\ R_{\mathrm{sn}}& x\_s_n& x\_m_n& R\_r_n& x\_r_n& H_n& A_n& B_n& {\mathrm{Kpm}}_n& {\mathrm{Mif}}_n& k\_p{z}_n& k\_p{i}_n& k\_q{z}_n& k\_q{i}_n\end{array}\right]$

辨识参数经过模糊C聚类后有n类(2≤n≤N),每类的中心为向量V={V₁,V₂,…,V_n}，向量V中元素V_n是由矩阵构成，根据聚类算法选取模糊因子2.5≥m≥1.5，迭代终止条件δ=0.001，采用模糊集概念中的隶属度函数u_ni∈[0,1]来处理负荷模型参数向量α_i属于某个聚类的程度，u_ni定义为第i个辨识参数属于聚类中第n类，

根据聚类算法的目标函数 $\min \left\{J(u,V)\right\}=\min \left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{u}_{\mathrm{ni}}^m{d}_{\mathrm{ni}}^2\right),$ 其中 $d_{\mathrm{ni}}=\left|\right|{\mathrm{\&alpha;}}_i-V_n\left|\right|={\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\mathrm{\&alpha;}}_i-V_i)}^2\right]}^{1/2}$ 得到新的属度，进一步划分负荷模型参数向量α_i属于聚类中某个类的程度。

根据模糊C聚类算法最终将在t时间内所计算出的负荷模型参数向量α_i划分为N类，对相同类中的向量进行加权平均得到

向量， ${\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&alpha;}}}_i={[{\stackrel{\&OverBar;}{R}}_{s,}\stackrel{\&OverBar;}{x}\_s,\stackrel{\&OverBar;}{x}\_m,\stackrel{\&OverBar;}{R}\_r,\stackrel{\&OverBar;}{x}\_r,\stackrel{\&OverBar;}{H},\stackrel{\&OverBar;}{A},\stackrel{\&OverBar;}{B},\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{Kpm}},\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{Mif}},\stackrel{\&OverBar;}{k}\_\mathrm{pz},\stackrel{\&OverBar;}{k}\_\mathrm{pi},\stackrel{\&OverBar;}{k}\_\mathrm{qz},\stackrel{\&OverBar;}{k}\_\mathrm{qi}]}^T.$ 向量中的每个元素表示在t时间内的Δt_i时间段的负荷参数辨识结果。

本发明具有实时采集配电网负荷母线的三相电压，三相及总的有功功率，无功功率，功率因素提供配电网状态如过压，欠压，断相，超负荷等信息的特点；能记录配电网负荷母线侧的数据情况，供分析处理；能根据所测配电网负荷母线的相关值预测配电网中的负荷情况，并做出相应的电网规划，电力运行管理。

说明书已经充分说明本发明的原理和必要技术内容，普通技术人员能够依据说明书实施本发明，故不再赘述更加具体的技术细节。

Claims (7)

1.配电网负荷参数辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：

1）预处理负载参数，对节点进行分类；

2）辨识出配电网中的负载模型参数向量；

3）优化处理负载模型参数向量。

2.如权利要求1所述的配电网负荷参数辨识方法，其特征在于,所述步骤1）包括下述子步骤:

1.1数据预处理、预判断；

1.2计算节点距离及各节点的密度；

1.3比较得到聚类中心；

1.4判断所有点是否全部归类；若是，进入步骤1.5；若不是，进入步骤1.3；

1.5类间合并，聚类结束。

3.如权利要求1所述的配电网负荷参数辨识方法，其特征在于,所述步骤2）包括下述子步骤:

2.1选定负荷模型，然后确定适应值函数；

2.2选定辨识算法，然后确定参数值范围；

2.3根据辨识算法优化参数，根据适应值函数计算适应值；

2.4判断适应值是否达到要求；若是，进入步骤2.5；若否，进入步骤2.3；

2.5终止计算。

4.如权利要求1所述的配电网负荷参数辨识方法，其特征在于,所述步骤3）包括下述子步骤:

3.1设置初始值；

3.2求解录属度矩阵；

3.3产生新的聚类中心和目标函数；

3.4判断目标函数之差是否小于阈值；若是，进入步骤3.5；若否，进入3.3；

3.5类间合并，聚类结束。

5.如权利要求2所述的配电网负荷参数辨识方法，其特征在于,所述步骤1）为：在单位时间内对配电网中N个负荷节点进行实际的电压值测量分别为u_i(1),u_i(2),…,u_i(k)，其中i＝1,2…,N，k=1,2,…,K，计算反映各节点负荷类型相似程度的近邻平均距离：

${\mathrm{du}}_i=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[u_i\left(1\right)-u_i\left(k\right)]}^{\text{2}}$

随机选择某一节点i作为参考节点，在剩余节点中获取与其在近邻平均距离中密度最大的另一节点j，如果j节点的近邻平均距离小于i节点，则将i节点赋予新的类号；如果j节点的近邻平均距离大于i节点，分两种情况：如果已有类号就将j节点归于已有的类号，如果没有类号就对其新建一个类号；对配电网中的所有节点进行判断直到所有节点都被分类为止；通过对密度数据du_i即配电网中的不同节点负荷在扰动下从失稳状态到恢复到稳态的响应速度的聚类分析可知对电网中那些节点可以选择相同的负荷模型进行参数辨识；

通过对配电网中各节点负荷类型的近邻平均距离du_i与设定的单位时间内配电网中负荷母线电压的峰值和谷值响应阈值Δ_u比较：

对配电网中电动机空转和堵转分别得到配电网中负荷母线电压的峰值和谷值响应阈值Δu_min,Δu_max，当du_i≤Δu_min说明是纯阻抗性负荷，当Δu_min≤du_i≤Δu_max时说明节点负荷中既有感性负荷也有阻抗性负荷，当du_i≥Δu_max时说明节点负荷中感性负荷所占比例大于阻性负荷，从而得到配电网中负荷组成成分的时变规律。

6.如权利要求3所述的配电网负荷参数辨识方法，其特征在于,所述步骤2）为：在d-q坐标下计算受配电网频率波动影响较大的电动机负荷模型的暂态电势e_d,e_q和转差率ω：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{d\&omega;}}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{2H}[({\mathrm{A\&omega;}}^2+{\mathrm{B\&omega;}}^2+C)T_0-(e_d{I}_d+e_q{I}_q)]\\ \frac{{\mathrm{de}}_q}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{T}[e_q-(x-x^{\&prime;})I_d]+(\mathrm{\&omega;}-1)e_d\\ \frac{{\mathrm{de}}_d}{\mathrm{dt}}=-\frac{1}{T}[e_d-(x-x^{\&prime;})I_q]+(\mathrm{\&omega;}-1)e_q\end{array}\right.---\left(1\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{I}_d=\frac{1}{R_s^2+x^{\&prime;2}}[R_s(u_d-e_d)+x^{\&prime;}(u_q-e_q)]\\ I_q=\frac{1}{R_s^2+x^{\&prime;2}}[R_s(u_q-e_q)-x^{\&prime;}(u_d-e_d)]\end{array}\right.---\left(2\right)$

公式(1)(2)中u_d,u_q分别为所测配电网中负荷母线上的电压u的d-q分量值；H为惯性常数，T₀为额定转矩，T=(x_r+x_m)/R_r，x=x_s+x_m，x'=x_s+(x_m·x_r)/(x_m+x_r)，需要辨识的参数有R_s:定子电阻，x_s:定子绕阻漏抗，x_m:励磁电抗，R_r:转子电阻，x_r:转子漏抗，A，B为电机机械转矩特性参数，满足A+B+C=1条件；计算负荷中受配电网中频率波动影响较小的恒定阻抗模型需要辨识的静态特性参数为k_pz，k_pi，k_qz，k_qi满足：

$\left\{\begin{array}{c}k\_\mathrm{pz}+k\_\mathrm{pi}+k\_\mathrm{pp}=1-\mathrm{Kpm}\\ k\_\mathrm{qz}+k\_\mathrm{qi}+k\_\mathrm{qq}=1-\mathrm{Qmotor}/Q_0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中Q₀为配电网中负荷的初始无功功率，Qmotor为配电网中电机消耗的实际无功功率；Kpm=P′₀/P₀，其中P′₀为电动机初始有功功率，P₀为配电网中负荷的初始有功功率，Mif为初始负荷率系数；Mif=(P′₀/S)/(u/u_Base)，S为电动机额定容量，u为负荷节点所在母线上的电压，u_Base为基值电压；为寻找使得目标函数与辨识值误差最小，辨识准则为：

$\min J(e\left(t\right),u\left(t\right),\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&beta;})=\min \underset{k}{\overset{k^{\&prime;}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[y\left(k\right)-y_m\left(k\right)]}^T[y\left(k\right)-y_m\left(k\right)]---\left(4\right)$

其中k为采样开始时刻，k'为采样结束的时刻；e(t)=[e_d(t),e_q(t),s(t)]^T为负荷的状态向量，e=e_d+je_q为电动机的暂态电势；u(t)=[u_d(t),u_q(t),ω(t)]^T为负荷母线的电压和角频率，u=u_d+ju_q为配电网中的电压激励；α=[R_s,x_s,x_m,R_r,x_r,H,A,B,Kpm,Mif,k_pz,k_pi,k_qz,k_qi]^T为负荷模型的待辨识参数，β=[e_x0,e_y0,s₀,x_s,K_l]^T为可以通过电机稳态条件和α值求得的辨识参数，其中e_x0，e_y0为电动机初始的暂态电压，s₀为电动机的转差率，x_s为定子和转子之间的同步电抗，K_l为负载率；y(k)=[P,Q]^T和y_m(k)=[P_m,Q_m]^T为实际测量的输出响应和辨识模型得到的输出响应。

7.采用权利要求1所述的配电网负荷参数辨识方法的配电网负荷参数辨识系统，其特征在于，包括负荷监控主站，数据采集终端，数据通信通道和配电网负荷参数辨识管理应用平台；

负荷监控主站用于接收从故障检测及信号发生器的数据并将其规则的进行存储供配电网负荷参数辨识管理应用平台使用；

数据采集终端用于监测配电网负荷所在母线上的有功，无功，电压，功率因素角变化情况；

数据通信通道用于负荷监控主站和数据采集终端间的通信；

配电网负荷参数辨识管理应用平台用于对数据采集终端的数据进行加工处理，实现配电网的负荷参数辨识；

数据采集终端将采集的数据通过数据通讯通道发送到负荷监控主站，由配电网负荷参数辨识管理应用平台对数据进行处理并输出。

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