LU500534B1 - Online load model parameter correction method based on aggregation-identification two-tier architecture - Google Patents
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Claims (3)
1. Ein auf einer Zweistufenarchitektur von Aggregation-ldentifizierung basierendes Verfahren für online-Korrektur der Parameter von Ladungsmodell, umfassend folgende Schritte: Schritt 1: Erwerben von Informationen über Leitungen, die an die zu identifizierende Sammelschiene angebunden sind, sowie Informationen über ausgehende Leitungen der Ladung auf der Basis der Topologie des Elektrizitätssystems, Erwerben von allen Kompositionstypen der zu identifizierenden Sammelschiene durch offline-Recherche und Statistiken, wobei historische Messungsdaten der zu identifizierenden Sammelschiene in einer typischen Zeitspanne erworben werden, wobei die Daten eine Spannung U, eine aktive Leistung P und eine reaktive Leistung Q beinhalten, die Uber die an die Sammelschiene angebundenen Leitungen und Transformatoren übertragen werden; Schritt 2: basierend auf den Kompositionstypen der Ladung der zu identifizierenden Sammelschiene und den historischen Messungsdaten der zu identifizierenden Sammelschiene in einer typischen Zeitspanne, Aggregieren von Ladungsbündeln derselben zu identifizierenden Sammelschiene, unter Anwendung einer Kapazitätsgewichtungsmethode unter Berücksichtigung des Einflusses der Ladungsrate des Induktionsmotors und des kritischen Differentials, um ein initiales Aggregationsmodell der äquivalenten Ladungen zu bekommen; Schritt 3: Identifizieren dominanter Parameter des initialen Aggregationsmodells der äquivalenten Ladungen, um ein gemischtes Ladungsmodell der zu identifizierenden Sammelschiene zu bekommen; Schritt 4: Stratifizieren von Elektrizitätssystem nach Spannungsniveau unter onlineAnwendung des auf einer Zweistufenarchitektur der Aggregation- Identifizierung basierten Verfahrens auf unterschiedlichen Spannungsniveaus, Errichten eines initialen Aggregationsmodells der äquivalenten Ladungen auf allen Spannungsniveaus von unten nach oben, um gemischte Ladungsmodelle auf allen Spannungsniveaus zu erlangen, und einen Genauigkeitsindex für die gemischten Ladungsmodelle auf jedem Spannungsniveau zu liefern.
2. Das auf einer Zweistufenarchitektur von Aggregation-ldentifizierung basierende LU500534 Verfahren fur online-Korrektur der Parameter von Ladungsmodell nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Identifizierung dominanter Parameter des initialen Aggregationsmodells der aquivalenten Ladungen der zu identifizierenden Sammelschiene im Schritt 3 folgende Schritte umfasst: Verarbeitung von gemessenen PMU-Daten des Elektrizitatssystems basierend auf den Informationen über die an die zu identifizierenden Sammelschiene angebundenen Leitungen und Transformatoren, um die aktive Leistung und die reaktive Leistung der Ladungen der zu identifizierenden Sammelschiene zu bekommen; Einstellung der Identifizierungsreichweite der dominanten Parameter und Bestimmung der nicht dominanten Parameter basierend auf den Parametern wie die aktive Leistung und die reaktive Leistung der Ladungen und das initiale Aggregationsmodell der âquivalenten Ladungen, wobei die dominanten Parameter folgendes umfassen: Proportion des Induktionsmotors Æn, das initiale Differential des Motors So, aktive konstante Impedanzproportion Z, aktive konstante Stromproportion /,, reaktive konstante Impedanzproportion Z; und reaktive konstante Stromproportion /, in einem statischen ZIP Modell; und Identifizierung der dominanten Parameter durch einen Algorithmus der PartikelSchwarm-Optimierung (PSO), um das gemischte Ladungsmodell der zu identifizierenden Sammelschiene zu erzielen.
3. Das auf einer Zweistufenarchitektur von Aggregation-ldentifizierung basierende Verfahren für online-Korrektur der Parameter von Ladungsmodell nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Genauigkeitsindex im Schritt 4 für ein gemischtes Ladungsmodell in folgenden Schritten berechnet wird: Ausführen von Szenensimulation basierend auf den Parametern des gemischten Ladungsmodells, um die simulierten Daten P, Q' und U' zu ermitteln; und Kalkulation von Differenzen zwischen Daten und den korrespondierenden online- Messungsdaten P, Q and U, so dass der Genauigkeitsindex des Modells wie folgt ist:
E EE AE AE Td EE 7 LU500534 aar-1-5 ES EE RTE Lg wobei eine relative Differenz anstelle einer absoluten Differenz für die quadratischen Mittelwertdifferenzen aller Messungen in der vorliegenden Erfindung verwendet wird, um die Situation zu vermeiden, dass eine große absolute Differenz die Differenzen anderer Messungen aufgrund der unterschiedlichen Dimension und Amplitude überlagert.
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