电工技术学报  2015, Vol. 30 Issue (24): 196-205    DOI:
论文 |
基于可信区间的模糊线性回归动态负荷参数预测
黄玉龙1, 刘明波2, 郑文杰3, 刘新东1, 陈迅3
1. 暨南大学电气信息学院 珠海 519070; 2. 华南理工大学电力学院 广州 510640; 3. 广东电网公司电力科学研究院 广州 510600
Dynamic Load Model Parameter Prediction Using Confidence-Interval-Based Fuzzy Linear Regression
Huang Yulong1, Liu Mingbo2, Zheng Wenjie3, Liu Xindong1, Chen Xun3
1. Jinan University Zhuhai 519070 China; 2. South China University of Technology Guangzhou 510640 China; 3. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Corporation Guangzhou 510600 China
全文: PDF (435 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 负荷模型准确度对电力系统稳定仿真分析与控制至关重要。由于负荷特性一直在变化,在历史数据上辨识出的负荷模型参数只在有限范围内有效。目前主要采用分类综合法、多曲线辨识法和主导参数在线辨识法解决负荷参数时变性,但它们一定程度上降低了模型拟合准确度;系统的运行情况和负荷的动态特性一直在变化之中,有限分类很难获得较好的分界面、分类间还可能存在交集。在分析负荷模型参数影响因素后,利用基于可信区间的模糊线性回归提出一种动态负荷参数预测法,在负荷模型参数历史数据库中循环滚动地搜索与系统实时运行状态相匹配的动态负荷参数。这样,随着负荷模型参数数据库的增大,选择出的负荷模型参数会更加符合实际负荷动态特性。通过某大城市两个220kV变电站实测数据验证了所提算法的有效性和准确性。
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黄玉龙
刘明波
郑文杰
刘新东
陈迅
关键词 可信区间模糊线性回归动态负荷模型参数顶点法    
Abstract:The accuracy of load model greatly impacts power system stability simulation and control. Since real load characteristics are time-varying all along, load model parameters built on some historical data are only valid within limited scopes. Currently classification and synthesis approach, multi-curve identification method, and dominant parameter online identification technique are mainly adopted to deal with time-variation problem of load characteristics. However these methods decrease model fitting precision to some degree. In addition, because system operating conditions and real load characteristics are changing all along, limited classifications fail to obtain good boundaries, even may have overlap. After analyzing the influencing factors of load model parameters, this paper proposes a prediction method of dynamic load model parameters using confidence-interval-based fuzzy linear regression, to recurrently find dynamic load model parameters from historical database that match the operating condition of real time system. Thus the selected load model parameters will be more suitable to the dynamic characteristics of real load as the database size grows. The proposed method is verified by the field measurement data at two 220kV substations from a certain large city.
Key wordsConfidence interval    fuzzy linear regression    dynamic load model parameters    vertices method   
收稿日期: 2014-06-19      出版日期: 2015-12-30
PACS: TM714  
基金资助:国家自然科学基金(51377072)和暨南大学人才引进计划(2012148)资助项目
作者简介: 黄玉龙 男,1976年生,博士,讲师,主要研究方向为负荷建模,电力系统优化、运行与控制。刘明波 男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为电力系统优化、运行与控制。
引用本文:   
黄玉龙, 刘明波, 郑文杰, 刘新东, 陈迅. 基于可信区间的模糊线性回归动态负荷参数预测[J]. 电工技术学报, 2015, 30(24): 196-205. Huang Yulong, Liu Mingbo, Zheng Wenjie, Liu Xindong, Chen Xun. Dynamic Load Model Parameter Prediction Using Confidence-Interval-Based Fuzzy Linear Regression. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(24): 196-205.
链接本文:  
https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2015/V30/I24/196