[发明专利]一种基于负荷启动暂态特性的电力负荷结构识别方法

说明书

本发明公开了一种基于负荷启动暂态特性的电力负荷结构识别方法，属于电力负荷识别技术领域。该电力负荷结构识别方法对处于低电压等级的小型负荷群，通过智能电表捕捉该小型负荷群内的负荷在一个时间周期内发生过的所有启动动作的电压、电流数据，从数据中提取出负荷的启动暂态量化特征，提取出的负荷启动暂态量化特征可用于与负荷元模型样本库进行匹配，通过全局搜索算法匹配出最为相似的样本，进而辨识出发生启动动作的负荷模型及参数。该电力负荷结构识别方法获得了最低电压等级的用户侧的负荷模型及结构以后，将考虑配网的影响继续向上聚合至220kV及以上电压等级，使得聚合模型可以满足暂态稳定计算、运行方式计算和调度部门的需求。

技术领域

本发明涉及电力负荷识别技术领域，尤其是涉及一种基于负荷启动暂态特性的电力负荷结构识别方法。

背景技术

电力系统负荷的组成成分非常复杂，既有如电阻等静态的负荷成分，又有如感应电动机驱动的动态的负荷成分，而且种类繁多，数量庞大，其详细的运动方程难以列写。长期以来，以感应电动机等效动态负荷和以恒定阻抗或其他静态模型等效静态负荷，并将两者按照一定比例并联起来组成的综合负荷模型，在电力系统分析、计算和控制等研究中得到了广泛的应用。针对不同的负荷类型,一些文献给出了动态负荷和静态负荷的典型统计参数,而反映二者比例关系的动静负荷比例却是一个待确定的量，而且不同地区、不同时间的动静负荷比例是不同的。动静负荷比例作为综合负荷模型中的一个关键参数，不同的取值会导致计算结果出现差异，严重时甚至会影响暂稳分析的结果。因此从电力系统工程应用的角度出发，能够准确辨识出动静负荷比例有非常重要的现实意义。

四川大学高云等人采用基于暂态特征贴近度匹配的方法识别一个家庭用户中电器的具体种类，但事先必须做大量统计工作以建立所有用电设备暂态特征数据库，且该方法只能识别出单独启动的电器，若两种或两种以上电器同时开启，则无法识别。天津大学牛卢璐提出了基于互相关函数的非侵入式负荷辨识算法，该算法通过同步dq变换的方法提取负荷投切过程中的暂态特征信息，进而与负荷模型库中的典型负荷特征做比对，基于互相关函数来判别负荷种类。但该方法同样需要分别量测待辨识负荷群中所有负荷投入时的暂态特征来建立负荷模板库，因此该方法的外推特性及适应性较差。

天津大学黎鹏等人利用用电设备正常工作时的稳态电流(包含基波和谐波)具有一定统计规律性的特点，将n类主要用电设备的总电流近似用这n类用电设备电流的线性叠加来估计。通过负荷电流分解求取一组合理的权重系数，使负荷估计电流与负荷真实电流最为接近，从而确定电力负荷中不同类型用电设备的功率消耗比例；天津大学王成山等人在基于PMU量测的电力系统主导动态参数在线辨识方法的基础上,针对恒阻抗和感应电动机并联组成的综合负荷模型,采用Volterra级数模型和模式识别方法研究了动静负荷比例的在线快速辨识方法,并通过离线仿真给出感应电动机模型几个重要参数在典型值周围的合理变化范围。但是仅利用稳态特征信息的辨识方法有一定的局限性，无法有效分辨出稳态特征接近而暂态特征相差较大的负荷。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于启动暂态特性及稳态特性的电力负荷结构识别方法，适用于用户侧某一小型负荷群的负荷结构辨识，解决了上述存在的技术问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于非侵入电力负荷结构识别方法，包括以下步骤:

步骤1：对处于220V或380V电压等级的小型负荷群，通过智能电表捕捉该小型负荷群内的负荷在一个时间周期内发生过的所有启动动作的数据，从数据中提取出负荷的启动量化特征；

步骤2:采用暂态和稳态电流相结合的手段，将上述的负荷启动量化特征与负荷元模型样本库进行匹配，通过全局搜索算法匹配出最为相似的样本，辨识出发生启动动作的负荷模型及参数；

步骤3：上述的一个时间周期结束后，该一个时间周期内的所有有过启动动作的负荷结构将被辨识出来，进而辨识出该负荷群的动静负荷比。