本文關(guān)鍵詞：基于靈敏度與相關(guān)性的綜合負(fù)荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識(shí)策略

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【摘要】：結(jié)合負(fù)荷模型在電力系統(tǒng)仿真中的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境和當(dāng)前負(fù)荷建模工作存在的模型復(fù)雜、參數(shù)眾多等問題,本文綜合運(yùn)用系統(tǒng)辨識(shí)理論、高等數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等相關(guān)理論和技術(shù),圍繞配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負(fù)荷模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)靈敏度、參數(shù)靈敏度之間的相關(guān)性及模型參數(shù)優(yōu)化辨識(shí)等方面展開了一系列詳細(xì)的分析與研究,具體工作和成果主要有以下幾個(gè)方面:1.闡述了負(fù)荷建模研究的意義、發(fā)展過程和研究現(xiàn)狀及當(dāng)前面臨的主要問題和挑戰(zhàn)。詳細(xì)介紹了負(fù)荷模型的類型與結(jié)構(gòu)、負(fù)荷模型在國內(nèi)外的應(yīng)用和總體測辨法等電力系統(tǒng)負(fù)荷建模相關(guān)的理論。2.基于當(dāng)前電力系統(tǒng)仿真對(duì)綜合負(fù)荷模型全面性和準(zhǔn)確性的需求,本文以配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負(fù)荷模型為仿真分析的基礎(chǔ),首先詳細(xì)介紹了該綜合負(fù)荷模型的結(jié)構(gòu)及初始穩(wěn)態(tài)條件;在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用靈敏度函數(shù)對(duì)綜合負(fù)荷模型中涉及到的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)模型參數(shù)、靜態(tài)負(fù)荷模型參數(shù)、無功補(bǔ)償模型參數(shù)、配電網(wǎng)參數(shù)和感應(yīng)電動(dòng)機(jī)比例系數(shù)分別進(jìn)行了詳細(xì)的解析靈敏度分析。3.綜合考慮負(fù)荷模型參數(shù)對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的影響和參數(shù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),提出一種基于參數(shù)靈敏度與相關(guān)性分析的綜合負(fù)荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識(shí)策略:以Hessia n矩陣特征值表征靈敏度,Pearson相關(guān)系數(shù)反映各參數(shù)一階靈敏度之間的線性相關(guān)程度,在Levenberg-Marquardt(LM)和改進(jìn)遺傳算法形成的混合算法的基礎(chǔ)上,固定靈敏度小的參數(shù)、按比例簡化辨識(shí)線性相關(guān)的參數(shù),并通過實(shí)測數(shù)據(jù)仿真分析驗(yàn)證了該辨識(shí)策略的有效性。本文建立的基于靈敏度和相關(guān)性的綜合負(fù)荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識(shí)策略,在一定程度上緩解了長期以來負(fù)荷建模粗糙的選取“典型參數(shù)”與待辨識(shí)參數(shù)過多兩者之間的矛盾,具有一定的工程實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 負(fù)荷建模 綜合負(fù)荷模型 靈敏度分析 線性相關(guān)性分析 參數(shù)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM714;TM743
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 負(fù)荷建模研究背景與意義9-10
• 1.2 負(fù)荷建模國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 負(fù)荷建模面臨的主要問題12-13
• 1.4 本文的主要工作13-15
• 第2章 電力系統(tǒng)負(fù)荷建模理論15-27
• 2.1 引言15
• 2.2 負(fù)荷模型的類型與結(jié)構(gòu)15-21
• 2.2.1 靜態(tài)負(fù)荷模型15-17
• 2.2.2 動(dòng)態(tài)負(fù)荷模型17-18
• 2.2.3 綜合負(fù)荷模型18-21
• 2.3 負(fù)荷模型的應(yīng)用21-22
• 2.3.1 國外負(fù)荷模型的應(yīng)用21-22
• 2.3.2 國內(nèi)負(fù)荷模型的應(yīng)用22
• 2.4 總體測辨法負(fù)荷建模22-26
• 2.4.1 總體測辨法負(fù)荷建模理論22-23
• 2.4.2 參數(shù)辨識(shí)的優(yōu)化方法23-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負(fù)荷模型及其解析靈敏度分析27-43
• 3.1 引言27
• 3.2 配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負(fù)荷模型27-30
• 3.2.1 綜合負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)27-29
• 3.2.2 綜合負(fù)荷模型初始穩(wěn)態(tài)條件29-30
• 3.3 綜合負(fù)荷模型解析靈敏度分析30-42
• 3.3.1 感應(yīng)電動(dòng)機(jī)參數(shù)解析靈敏度分析31-36
• 3.3.2 靜態(tài)負(fù)荷模型參數(shù)解析靈敏度分析36
• 3.3.3 無功補(bǔ)償模型參數(shù)解析靈敏度分析36-37
• 3.3.4 配電網(wǎng)參數(shù)解析靈敏度分析37-39
• 3.3.5 感應(yīng)電動(dòng)機(jī)比例系數(shù)解析靈敏度分析39-41
• 3.3.6 綜合負(fù)荷模型解析靈敏度分析41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于靈敏度與相關(guān)性的綜合負(fù)荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識(shí)策略43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 模型辨識(shí)的優(yōu)化算法43-48
• 4.2.1 改進(jìn)遺傳算法43-46
• 4.2.2 LM算法46-47
• 4.2.3 混合算法47-48
• 4.3 綜合負(fù)荷模型靈敏度和相關(guān)性分析48-49
• 4.3.1 基于Hessia n矩陣特征值的參數(shù)靈敏度分析48
• 4.3.2 相關(guān)性分析48-49
• 4.4 實(shí)例研究49-55
• 4.4.1 基于實(shí)測數(shù)據(jù)的參數(shù)靈敏度分析50-52
• 4.4.2 基于實(shí)測數(shù)據(jù)的參數(shù)相關(guān)性分析52-53
• 4.4.3 模型有效性驗(yàn)證53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62-63
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63-64
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間所參加的科研工作64

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：587500