本文選題：風(fēng)電 + 廣義負(fù)荷建模�。� 參考：《山東大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：基于電力系統(tǒng)元件模型的數(shù)字仿真分析是系統(tǒng)運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計和控制等領(lǐng)域的主要手段,而作為電力系統(tǒng)四大基本元件之一的負(fù)荷,由于其自身特殊性和困難性,建模發(fā)展相對滯后于其他元件,因此負(fù)荷建模研究已成為影響電力系統(tǒng)數(shù)字仿真精度的決定性因素。傳統(tǒng)負(fù)荷建模研究工作已在很多應(yīng)用場景下取得了可喜的成績,然而近年來隨著風(fēng)電接入,其對系統(tǒng)的影響已取得業(yè)界共識,從負(fù)荷建模角度,風(fēng)電接入不但改變了負(fù)荷組成和功率流向,而且隨著風(fēng)功率的隨機(jī)性和基礎(chǔ)負(fù)荷的時變性,廣義負(fù)荷不確定性加劇,這給負(fù)荷建模分析帶來了新的挑戰(zhàn)。由此本文對考慮風(fēng)電接入不確定性的節(jié)點(diǎn)特性建模相關(guān)問題進(jìn)行探討,主要內(nèi)容如下：首先,提出了一種基于概率統(tǒng)計的廣義負(fù)荷節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)特性學(xué)勻與建模新方法。為分析風(fēng)電接入后功率流向的改變,將節(jié)點(diǎn)特性分為電源特性與負(fù)荷特性；針對節(jié)點(diǎn)特性的不確定性變化,基于歷史實測數(shù)據(jù)對有功功率樣本空間進(jìn)行自適應(yīng)分段細(xì)化,統(tǒng)計其概率分布；利用Levenberg-Marquardt神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)并提取各段節(jié)點(diǎn)特征,構(gòu)建節(jié)點(diǎn)特性統(tǒng)一模型,并以風(fēng)險分析為例說明新模型的應(yīng)用。仿真結(jié)果表明,本文方法不但可精確建模,而且通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)樣本引入概率信息,可對不確定性問題按概率分場景分析,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法對隨機(jī)特征描述能力不足的缺陷,是對傳統(tǒng)建模方法在不確定場景應(yīng)用上的擴(kuò)展和延伸。其次,考慮自然特性與人類習(xí)慣差異對模型精確性與實用性造成的影響,借鑒傳統(tǒng)負(fù)荷特性聚類與綜合的思路,在新提出的廣義負(fù)荷建模方法基礎(chǔ)上,引入時間信息對考慮風(fēng)電不確定性與負(fù)荷時變性的廣義負(fù)荷特性進(jìn)行聚類分析,可得到更為貼近實用的精確模型。而聚類分析需要選擇合理的聚類方法和科學(xué)的聚類策略,由此針對風(fēng)電與負(fù)荷組成的新的復(fù)雜場景與客觀聚類需求,引入一種高質(zhì)量、適用于復(fù)雜樣本分析的AP聚類算法,該算法無需事先輸入聚類數(shù)等參數(shù),更為科學(xué)、合理。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。再次,提出一種大時間尺度下的縱向聚類策略,利用該聚類策略和AP聚類算法,可實現(xiàn)在時間連續(xù)性基礎(chǔ)上,兼顧日間相似性與差異性規(guī)律的細(xì)化季節(jié)特性聚類分析。該策略利用實測數(shù)據(jù)確定最小時間間隔,將單日內(nèi)各最小時間間隔按其功率波動特性進(jìn)行聚類分析,以獲得單日整體特性；再根據(jù)全年內(nèi)各日特性實現(xiàn)相似日聚類；最終根據(jù)日間聚類結(jié)果獲得的比例特征實現(xiàn)縱向時間單元聚類。如此層層遞進(jìn),更適用于考慮風(fēng)電波動性與負(fù)荷時變性的復(fù)雜場景分析。不同年份數(shù)據(jù)聚類結(jié)果的相似性證明了該聚類策略的有效性。最后,在縱向聚類策略的基礎(chǔ)上,提出一種較小時間尺度下的橫向聚類策略。通過將縱向類內(nèi)全部數(shù)據(jù)聯(lián)排統(tǒng)一聚類,實現(xiàn)較小時間尺度下的精細(xì)橫向聚類,結(jié)果體現(xiàn)了日時段特性。如此可實現(xiàn)大時間尺度與小時間尺度數(shù)據(jù)在統(tǒng)一時間框架下的聚類分析。利用新提出的廣義負(fù)荷建模檢驗聚類策略的有效性。仿真結(jié)果表明了該聚類策略客觀、合理,為風(fēng)電接入后的仿真分析和調(diào)度控制提供了模型基礎(chǔ)和輔助參考。
[Abstract]:The numerical simulation analysis based on power system element model is the main means in the field of system operation , planning , design and control , but as one of the four basic elements of power system , the load modeling research has become the decisive factor affecting the accuracy of digital simulation of power system .
Aiming at the uncertainty of the node characteristics , the active power sample space is subjected to the adaptive segmentation refinement based on the historical measured data , and the probability distribution is counted ;
By using Levenberg - Marquardt neural network method to study and extract the characteristics of each node , a unified model of node characteristics is constructed , and the application of the new model is illustrated by taking risk analysis as an example .
and realizing the similar day clustering according to the characteristics of each day of the year ;
Finally , on the basis of the longitudinal clustering strategy , we propose a horizontal clustering strategy under the small time scale . Finally , based on the longitudinal clustering strategy , we propose a horizontal clustering strategy under the small time scale . Finally , based on the longitudinal clustering strategy , we propose a cluster analysis under the small time scale . The simulation results show that the clustering strategy is objective and reasonable , which provides the model foundation and the auxiliary reference for the simulation analysis and scheduling control after the wind power access .

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1858387