[发明专利]基于小扰动数据辨识负荷模型中电动机比例参数的方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于小扰动数据辨识负荷模型中电动机比例参数的方法与系统，获取电力负荷所接母线上的小扰动数据，并以实测电压和频率的变化量为输入信号、以有功功率和无功功率的变化量为输出信号，辨识出双输入‑双输出系统离散差分方程的各项系数；将离散传递函数转换为连续传递函数；计算出负荷模型中静态负荷部分的有功功率初始值；根据负荷模型中静态负荷部分有功功率初始值和全部负荷有功功率初始值得到电动机比例参数。本方法充分利用电力系统中广泛存在的小扰动数据来辨识电动机比例参数，能够解决因大扰动数据不足而导致辨识出的电动机比例参数难以适应电力负荷时变性的问题，有效提高负荷模型参数对电力负荷时变性的适应能力。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷建模领域，具体而言，涉及一种基于小扰动数据辨识负荷模型中电动机比例参数的方法。

背景技术

电力系统仿真是进行电网规划、电网建设、制定电网运行方式的主要工具，仿真分析结果的精度将直接影响电网能否安全经济运行。电力系统仿真分析的精度取决于所用模型的准确性。负荷模型是电力系统仿真模型的重要组成部分，研究其模型参数的准确获取方法对于提高电力系统的仿真精度具有重要意义。

间接考虑配电网的机理动态负荷模型是目前电力系统仿真中广泛使用的一种负荷模型结构，又称为经典负荷模型(Classic Load Model,CLM)。CLM由电动机负荷和静态负荷并联组成，配电网的阻抗包含在电动机的定子阻抗中，故称为间接考虑配电网。在各种用电设备中，电动机对于负荷整体动态特性的影响最为明显，电动机在综合负荷模型中所占比例是否准确是影响仿真结果正确性的重要因素。因此，电动机比例参数是CLM负荷模型中的一个关键参数。

目前，现有技术中主要采用总体测辨法获取负荷模型的参数。总体测辨法无需统计用户的负荷组成与功率数据，只需采集负荷母线上的电气量作为输入输出数据，再通过辨识方法得到负荷模型参数。总体测辨法使用的数据通常是电网故障等大扰动情况下负荷母线上采集到的动态响应数据。但是，电网故障这类大扰动不常发生，因而可用于负荷模型参数辨识的实测数据偏少，导致总体测辨法难以应对负荷的时变性。在某一时刻辨识出的电动机比例参数只能保证在该时刻下准确，却无法用于其他时刻。相对于大扰动事件的稀缺性，电力系统中各类大负荷的投切、机组的启停等小扰动事件几乎时刻都在发生，数据量充足，但以往并不使用这类小扰动数据来进行负荷模型参数辨识。如果能够充分利用这些小扰动数据进行负荷模型参数辨识，则能够使负荷模型更好地适应电力负荷的时变性。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于小扰动数据辨识负荷模型中电动机比例参数的方法，能够解决负荷模型参数辨识中因大扰动数据不足而导致电动机比例参数难以适应电力负荷时变性的问题，采用电力系统中广泛存在的小扰动事件来辨识负荷模型中的电动机比例参数，从而提高负荷模型对电力负荷时变性的适应能力。

为达成上述目的，本发明提及一种基于小扰动数据辨识负荷模型中电动机比例参数的方法，包括以下步骤：

步骤1、通过接口获取电力负荷所接母线上的小扰动数据，包括电压U、频率f、有功功率P与无功功率Q，数据点之间的时间间隔不超过20ms，数据长度以完整包括小扰动的响应过程为准；

步骤2、实测数据预处理：对于步骤1中获得的电压U、频率f、有功功率P和无功功率Q数据，分别以第一个时间点的数据为基准计算出各个量随时间的变化量ΔU、Δf、ΔP和ΔQ，并用标幺值表示；

步骤3、辨识双输入-双输出系统的离散差分方程的各项系数：其中系统的输入数据为步骤2中处理得到的电压变化数据ΔU和频率变化数据Δf，输出数据为步骤2中处理得到的有功功率变化数据ΔP和无功功率变化数据ΔQ；

步骤4、将步骤3辨识得到的双输入-双输出系统的离散差分方程转换为离散传递函数；

步骤5、将步骤4所得离散传递函数转换为连续传递函数；