电力负荷建模教学课件.ppt

1、第第 5 5 讲讲 电力负荷建模I.负荷建模原则与结构1.1 原则1.1.可用性原则可用性原则n电力负荷建模的特点使得各负荷点、电力负荷建模的特点使得各负荷点、时间点都时间点都“定量精确定量精确”建模极其困难建模极其困难n但至少要做到但至少要做到“定性定性”正确正确n“可用可用”负荷模型的的最基本要求是负荷模型的的最基本要求是 能够反映负荷的实际本质特征能够反映负荷的实际本质特征2.实用性原则实用性原则n模型尽量简单模型尽量简单n最好与现有程序衔接最好与现有程序衔接n方法尽量简单方法尽量简单3.针对性原则针对性原则n国外做法不能完全照搬国外做法不能完全照搬n借鉴外国经验，针对我国实际情况借鉴外

2、国经验，针对我国实际情况n走一条有中国特色的负荷建模之路走一条有中国特色的负荷建模之路1.2 目标n 总体目标：理论 工程化 生产力n 现阶段目标：建立重要负荷的分区、分类、建立重要负荷的分区、分类、分时的模型和参数范围。分时的模型和参数范围。220(380)V 235 kV 110 kV 220 kV 110 kV 10 kV 10 kV 感应电动机 照明系统 无功补偿系统 感应电动机 感应电动机 无功补偿系统 静态负荷 无功补偿系统 1.3 结构1.3.1 经典模型（CLM）P+jQ110 kV等值静态负荷U等值电动机配网无功补偿220 kV35 kVn经典负荷模型（经典负荷模型（CLM）

3、结构较多采用感）结构较多采用感应电动机加应电动机加ZIP模型，这种模型保留了模型，这种模型保留了等值电动机结构，真实地描述了用于动等值电动机结构，真实地描述了用于动态稳定计算地综合负荷的动特性。但该态稳定计算地综合负荷的动特性。但该模型结构也存在一些不足：模型结构也存在一些不足：（1）模型的静态部分没有考虑配电系统阻抗的）模型的静态部分没有考虑配电系统阻抗的影响；影响；（2）模型的感应电动机定子电抗计及配电系统）模型的感应电动机定子电抗计及配电系统阻抗时，没有考虑配电系统的无功补偿及静态阻抗时，没有考虑配电系统的无功补偿及静态负荷的影响，这将导致配电系统等值阻抗的压负荷的影响，这将导致配电系统

4、等值阻抗的压降增加，恶化电动机的运行条件；降增加，恶化电动机的运行条件；（3）模型静态部分的无功功率可能有负的恒定）模型静态部分的无功功率可能有负的恒定电流和恒定功率成分，即被处理成无功电源，电流和恒定功率成分，即被处理成无功电源，可能导致系统仿真稳定水平大幅度提高，影响可能导致系统仿真稳定水平大幅度提高，影响极限运行方式仿真计算的可信度。极限运行方式仿真计算的可信度。1.3.2 综合负荷模型（SLM）220 kVP+jQ110 kV等值静态负荷U配电网等值阻抗等值电动机配网无功补偿RD+jXDULPL+jQL35 kV虚拟低压母线II.在线综合建模系统2.1 建模策略 （1 1）分类）分类

5、（2 2）在线）在线 （3 3）综合）综合 （4 4）实用）实用n分类。分类。如果每个负荷节点都要建立不同的如果每个负荷节点都要建立不同的负荷参数，则不管是负荷建模还是应用于负荷参数，则不管是负荷建模还是应用于计算，都是不现实的。但如果全网所有负计算，都是不现实的。但如果全网所有负荷节点都采用相同的负荷参数，虽然简单，荷节点都采用相同的负荷参数，虽然简单，却不符合实际。因此，提出分类确定负荷却不符合实际。因此，提出分类确定负荷参数。参数。n也就是将也就是将220kV变电站按照其性质进行变电站按照其性质进行分类，认为每一类负荷节点的特性大致分类，认为每一类负荷节点的特性大致相同，可以采用同一种参

6、数。一般来说，相同，可以采用同一种参数。一般来说，分为分为34类是合适的，那么全系统就是类是合适的，那么全系统就是34种负荷参数。这样，既避免了每个种负荷参数。这样，既避免了每个负荷节点采用不同参数带来的过分繁琐，负荷节点采用不同参数带来的过分繁琐，又避免了所有负荷节点都采用相同参数又避免了所有负荷节点都采用相同参数带来的过分粗略。带来的过分粗略。n在线。在线。如果对于负荷进行一次建模工作后，如果对于负荷进行一次建模工作后，就想一劳永逸，是不符合电力负荷实际情就想一劳永逸，是不符合电力负荷实际情况的。当然，实际系统结构和负荷构成的况的。当然，实际系统结构和负荷构成的变化也是逐步的、缓慢的。因此

7、，本项目变化也是逐步的、缓慢的。因此，本项目提出在线调用各种数据、在线分析负荷构提出在线调用各种数据、在线分析负荷构成、在线分类、在线确定参数，从而进行成、在线分类、在线确定参数，从而进行负荷建模定期（比如按照季节）更新，达负荷建模定期（比如按照季节）更新，达到负荷建模长效动态管理的目的。到负荷建模长效动态管理的目的。n综合。综合。这里的这里的“综合综合”，包括综合运用各，包括综合运用各种建模方法、综合利用各种数据来源两个种建模方法、综合利用各种数据来源两个涵义。一方面，以往进行负荷建模时数据涵义。一方面，以往进行负荷建模时数据来源大都单一。而目前拥有来源大都单一。而目前拥有SCADA系统、系

8、统、故障信息系统、故障信息系统、WAMS系统、负控系统等。系统、负控系统等。所以提出充分地、综合地利用现有的各种所以提出充分地、综合地利用现有的各种数据，开展负荷建模工作。数据，开展负荷建模工作。n另一方面，从负荷建模的方法来看，目前另一方面，从负荷建模的方法来看，目前已经形成了三种方法，即统计综合法、总已经形成了三种方法，即统计综合法、总体测辨法和故障仿真法。由于很难对每一体测辨法和故障仿真法。由于很难对每一个节点都进行统计，也很难对每一个负荷个节点都进行统计，也很难对每一个负荷节点都安装测量装置。因此，单一地采用节点都安装测量装置。因此，单一地采用统计综合法或者总体测辨法都是困难的。统计综

9、合法或者总体测辨法都是困难的。所以本项目提出综合应用几种方法，汲取所以本项目提出综合应用几种方法，汲取各种方法所长加以互补。各种方法所长加以互补。2.2 建模方法 （1 1）统计综合法）统计综合法 （2 2）总体测辨法）总体测辨法 （3 3）故障仿真法）故障仿真法 （4 4）综合方法）综合方法n综合方法的基本步骤综合方法的基本步骤 （1）根据各节点的日负荷曲线，自动进根据各节点的日负荷曲线，自动进行各节点负荷构成特征分析，这一步类似行各节点负荷构成特征分析，这一步类似统计法统计法 （2）采用聚合分类理论，以负荷构成比）采用聚合分类理论，以负荷构成比例、空调比例、小水电比例作为分类指标，例、空调

10、比例、小水电比例作为分类指标，对所有负荷节点进行分类对所有负荷节点进行分类 （3）根据重要性和代表性，确定每类负根据重要性和代表性，确定每类负荷节点中的典型节点，每类一般选择荷节点中的典型节点，每类一般选择2个个节点节点 （4）在典型节点安装数据采集装置，深）在典型节点安装数据采集装置，深入搞准典型节点的负荷模型参数，入搞准典型节点的负荷模型参数，参数由参数由基于动态实测的辨识法和基于负控的在线基于动态实测的辨识法和基于负控的在线统计综合法共同给出统计综合法共同给出 （5）根据分类情况，将典型负荷节点的参）根据分类情况，将典型负荷节点的参数经过综合后，推广到同类其它负荷节点数经过综合后，推广到

11、同类其它负荷节点 （6）利用系统测量数据，校核负荷模型及）利用系统测量数据，校核负荷模型及参数，这一步类似故障仿真法参数，这一步类似故障仿真法1.负荷分类特征n动态负荷比例，但事先难以获得动态负荷比例，但事先难以获得n较易获得较易获得（1 1）工业负荷比例）工业负荷比例（2 2）空调负荷比例）空调负荷比例（3 3）电源比例）电源比例2.3 特征分析与节点分类n日负荷曲线很容易从日负荷曲线很容易从 EMS 获得获得（1）将日负荷曲线划分为）将日负荷曲线划分为4个时间段：低谷、个时间段：低谷、早高峰、平缓和晚高峰早高峰、平缓和晚高峰（2）确定每个时间段中的典型时间区间）确定每个时间段中的典型时间区

12、间（3）求解各典型时间区间负荷功率平均值）求解各典型时间区间负荷功率平均值（4）构造负荷构成的方程式）构造负荷构成的方程式（5）求出各负荷在各时间区间上的比例）求出各负荷在各时间区间上的比例2.负荷构成分析n具体实施时，采用了实用化的方法：具体实施时，采用了实用化的方法：（1）分离出小水电比重较大的特殊类型负）分离出小水电比重较大的特殊类型负荷。荷。（2）收集所有负荷节点的冬季日负荷曲线）收集所有负荷节点的冬季日负荷曲线信息，对负荷节点用电情况进行构成分析，信息，对负荷节点用电情况进行构成分析，得出该节点的似工业负荷比例。得出该节点的似工业负荷比例。3.负荷节点分类（3）根据节点的冬季的似工业

13、负荷比例，）根据节点的冬季的似工业负荷比例，得到负荷节点的基础分类。得到负荷节点的基础分类。（4）进一步分析夏季各节点的负荷变化，）进一步分析夏季各节点的负荷变化，尤其是空调负荷情况。尤其是空调负荷情况。（5）修正夏季负荷节点的分类类型。）修正夏季负荷节点的分类类型。n 河南电网负荷站点的分类结果河南电网负荷站点的分类结果 根据河南电网根据河南电网20042004年冬季负荷站点日负荷曲线，年冬季负荷站点日负荷曲线，按照上述方法，分类结果如下表所示。按照上述方法，分类结果如下表所示。聚类数目聚类负荷站点编号3类1，4，5，6，7，11，12，15，16，17，18，21，24，26，28，29，

14、31，33，34，35，37，38，44，45，48，49，51，52，54，55，56，57，58，60，61，62，64，65，67，68，69，702，3，8，13，19，20，22，23，25，27，30，32，36，39，40，41，42，43，47，50，53，63，669，10，14，46，59 4类1，4，5，6，7，11，12，15，16，17，18，21，24，26，28，29，31，33，34，35，37，38，44，45，48，49，51，52，54，55，56，57，58，60，61，62，64，65，67，68，69，702，19，20，22，23，25，27，47

15、，50，663，8，13，30，32，36，39，40，41，42，43，53，639，10，14，46，595类1，4，5，6，7，11，12，15，16，17，18，21，24，26，28，29，31，33，34，35，37，38，44，45，48，49，51，52，54，55，56，57，58，60，61，62，64，65，67，68，69，702，19，20，22，23，25，27，47，50，663，8，13，30，32，36，39，40，41，42，43，53，639，46，5910，14n由运行结果可见，该分类方法既保持了负由运行结果可见，该分类方法既保持了负荷类型的相对稳定性，

16、又能反映负荷类型荷类型的相对稳定性，又能反映负荷类型的适当变化。的适当变化。n分类结果与电网实际情况基本吻合。分类结果与电网实际情况基本吻合。n提高了负荷建模的实用性与可行性。提高了负荷建模的实用性与可行性。n分别在每一类负荷节点中挑选分别在每一类负荷节点中挑选13个典个典型节点安装测量装置（负荷测量装置、型节点安装测量装置（负荷测量装置、PMU、故障录波）、故障录波）n 模型模型n 误差误差n 优化优化),()0(),(0tUXGYXXtUXFXmkTmckedtYYFJ120)()()(min*J2.4 在线总体测辨方法1.基本原理n仅辨识重点参数，其他参数取典型值仅辨识重点参数，其他参数

17、取典型值n定子电抗定子电抗Xsn电动机初始负载率电动机初始负载率 KLn电动机惯性电动机比例电动机惯性电动机比例PMP n时间常数时间常数Tjn这样既可以确保模型的可辨识性，又能这样既可以确保模型的可辨识性，又能提高辨识速度提高辨识速度 2.辨识策略n蚁群优化算法（蚁群优化算法（Ant Colony Optional algorithm，ACO）3.辨识方法4.参数搜索范围n太大影响准确性和搜索效率太大影响准确性和搜索效率n太小不能覆盖可能的参数太小不能覆盖可能的参数n电动机比例电动机比例 PMP：0.10.8n定子电抗定子电抗 Xs：0.100.40n初始负载率初始负载率 KL：0.30.8

18、n惯性时间常数惯性时间常数 Tj：1.0 4.05.流程6.河南电网实测结果No.Sta.DateY/M/DTimeH./M./S.电动机比例电动机比例定子定子电抗电抗初始初始滑差滑差动态动态误差误差1103/02/0918/21/5746.02980.1476860.0108080.2226052203/02/0917/48/2942.46790.1451490.0248380.0293063303/02/0920/04/0541.48500.1467030.0182860.4175984303/02/0920/12/4545.49490.1459200.0144740.1273935303

19、/02/0920/18/3243.11960.1527420.0169170.3570936303/02/0920/24/1542.18150.1813480.0502110.1200007303/02/0921/37/3641.75240.1910510.0164730.1160768303/02/0922/33/3043.45160.1542110.0127720.2208459303/02/0922/56/5146.00230.1937300.0093810.07366610403/02/0918/32/4143.94410.1991960.0197580.03730211503/02/

20、0922/33/5840.17210.2050710.0587580.06225112603/02/0916/51/2837.58380.2125200.0448420.02143613603/02/0917/38/5736.58450.2016240.0208040.00024114603/02/0918/26/2741.56800.2196660.0407500.04039515603/02/0918/53/2337.31110.1455150.0348760.00069416703/02/0916/53/0445.18760.1554280.0195770.44959517703/02/

21、0920/08/2131.48730.1625040.0326400.11822118703/02/0920/37/2941.07730.1730690.0220190.33162319803/02/0918/53/3242.47920.1587470.0107490.84947120803/02/0919/31/1146.57800.1536330.0165070.38619921803/02/0919/45/5544.80780.1450490.0139480.200895平平 均均 值值41.94120.1709790.0242570.199186电动机比例比较稳定，同一个站点异步电动电

22、动机比例比较稳定，同一个站点异步电动机的比例比较接近，但不同站点之间还是存机的比例比较接近，但不同站点之间还是存在一定差异的，比如计山异步电动机比例的在一定差异的，比如计山异步电动机比例的平均值为平均值为43.36，而商丘为，而商丘为38.26。八。八个站点的总平均值为个站点的总平均值为41.94，比目前计算，比目前计算中使用的中使用的5065的比例要小。这表明的比例要小。这表明目前使用的电动机比例偏大，可以进一步减目前使用的电动机比例偏大，可以进一步减少，以提高输送容量；少，以提高输送容量；n 结果表明结果表明对于电动机的定子电抗，辨识结果在对于电动机的定子电抗，辨识结果在0.1450.22

23、之间，平均值为之间，平均值为0.171，比电，比电科院新推荐的典型值科院新推荐的典型值0.18稍小，比以前使用稍小，比以前使用的的0.295更是小得多。更是小得多。等效定子电抗由两部分组成，即异步电动机本身的等效定子电抗由两部分组成，即异步电动机本身的定子电抗和配电网（含变压器）的等值电抗。异步定子电抗和配电网（含变压器）的等值电抗。异步电动机本身定子电抗的典型值为电动机本身定子电抗的典型值为0.12，而配电网，而配电网的等值电抗在考虑到目前配电网结构有了较大改善的等值电抗在考虑到目前配电网结构有了较大改善后，电科院经聚合处理后建议配电线路等值电抗取后，电科院经聚合处理后建议配电线路等值电抗取

24、0.06，两者相加即得电科院的推荐值，两者相加即得电科院的推荐值0.18。等效定子电抗之所以下降的可能原因包括：一是目等效定子电抗之所以下降的可能原因包括：一是目前各电网不断采用定子电抗较小的新型电动机，二前各电网不断采用定子电抗较小的新型电动机，二是原来配电网供电范围大线路长，而目前配电网经是原来配电网供电范围大线路长，而目前配电网经过改造后供电半径小线路短，三是配电网的补偿电过改造后供电半径小线路短，三是配电网的补偿电容会使等效定子电抗下降；容会使等效定子电抗下降；初始滑差的辨识结果相对来说分散性较大，初始滑差的辨识结果相对来说分散性较大，在在0.0090.06之间，但都在合理的范围之之间

25、，但都在合理的范围之内，平均值为内，平均值为0.024，也是比较符合实际情，也是比较符合实际情况的；况的；将河南负荷节点分为将河南负荷节点分为3类，分别套用。类，分别套用。n常规统计综合法的缺点：常规统计综合法的缺点：n同时率的问题同时率的问题n实际负荷情况可能发生变化实际负荷情况可能发生变化n花费大量的人力物力花费大量的人力物力2.5 在线统计综合方法变变电电所所出出线线功功率率负负控控量量测测网网络络拓拓扑扑抽抽样样调调查查特特性性负负荷荷归归并并不不同同电电压压等等级级负负荷荷折折算算结结果果输输出出1.基本原理n采取抽样调查方法对典型用户的用电情况采取抽样调查方法对典型用户的用电情况进

26、行调查，获得用户电动机比例进行调查，获得用户电动机比例n确定用户负荷模型确定用户负荷模型n收集负控数据收集负控数据n将典型负荷的电动机比例，通过负控功率将典型负荷的电动机比例，通过负控功率比例作为权系数，采用综合加权求和方法，比例作为权系数，采用综合加权求和方法，获得低电压等级下的电动机比例获得低电压等级下的电动机比例2.基本步骤n根据负荷类型，电动机参数采用典型值，根据负荷类型，电动机参数采用典型值，将低电压等级模型考虑输电线路向将低电压等级模型考虑输电线路向110kV归算，获得该线路的负荷参数归算，获得该线路的负荷参数n将将110kV主变下的各条线路再一次根据功主变下的各条线路再一次根据功

27、率加权综合，获得主变的综合参数率加权综合，获得主变的综合参数n简化处理简化处理n抽样调查，而不是全部调查抽样调查，而不是全部调查n用户分为用户分为2类，即工业负荷、非工业负荷类，即工业负荷、非工业负荷n将用电设备类型简化，最少时划分为将用电设备类型简化，最少时划分为2类类 3.调查统计安兜变底层用户电动机比例表安兜变底层用户电动机比例表工业负荷工业负荷非工业负荷非工业负荷夏季夏季冬季冬季一般一般夏季夏季冬季冬季一般一般工工作作日日0303点至点至0505点点0.739170.716170.738320.2851760.1214380.1214380909点至点至1111点点0.739670.7

28、16580.731800.7118620.1927660.1952872020点至点至2222点点0.773140.752710.770310.4809000.1878170.189127休休息息日日0303点至点至0505点点0.767460.744860.766960.2851880.1214380.1214380909点至点至1111点点0.790280.764770.782770.6618570.1957540.1970772020点至点至2222点点0.786100.769930.779470.4809090.1878170.1895184.实际应用结果n对于工业负荷而言，在各种运行

29、状况下对于工业负荷而言，在各种运行状况下的电动机比例基本接近的电动机比例基本接近(72%79%)n对于非工业负荷而言，夏季电动机比例对于非工业负荷而言，夏季电动机比例大，而且不平稳大，而且不平稳季节季节日类型日类型时段时段 PMP RsXsKLTj 冬季冬季工作日工作日03点至点至05点点24.600.00070.13100.46642.003209点至点至11点点28.460.00120.14530.46141.984820点至点至22点点26.690.00170.14500.46231.9842休息日休息日03点至点至05点点23.310.00050.12840.46642.000509点

30、至点至11点点28.130.00130.13800.46482.000020点至点至22点点24.840.00110.13430.46521.9972一般一般工作日工作日03点至点至05点点28.830.00070.13160.46612.002409点至点至11点点31.460.00180.14450.46081.981320点至点至22点点29.140.00220.14420.45771.9624休息日休息日03点至点至05点点27.780.00070.13110.46602.001909点至点至11点点30.690.00140.13990.46321.992320点至点至22点点27.7

31、60.00110.13600.46331.9860夏季夏季工作日工作日03点至点至05点点36.820.00100.13550.46511.997809点至点至11点点69.210.00340.17490.45051.927620点至点至22点点51.770.00250.15490.45701.9564休息日休息日03点至点至05点点38.330.00100.13580.46441.993909点至点至11点点66.340.00260.16340.45351.936820点至点至22点点51.170.00190.14790.45811.95512.6 2种方法结果比较/类负荷类负荷PMPXsK

32、LTj辨识法春秋季平均值辨识法春秋季平均值30.81%0.180.472.03统计法春秋季平均值统计法春秋季平均值29.28%0.140.461.99n在线统计综合法与在线总体测辨法所得到在线统计综合法与在线总体测辨法所得到的的PMP、KL、Tj 相当接近相当接近n在线统计综合法所得的在线统计综合法所得的Xs比在线总体测辨比在线总体测辨法所得的法所得的Xs小一些，原因？小一些，原因？III.直接考虑配电网的综合负荷模型（SLM）n中国电力科学研究中国电力科学研究院提出了一种新的院提出了一种新的负荷模型结构，即负荷模型结构，即直接考虑配电网支直接考虑配电网支路的综合负荷模型路的综合负荷模型 SL

33、M。3.1 模型与参数n模型参数模型参数配电网：电阻配电网：电阻RD，电抗电抗XD电动机电动机：PMP，Tj，XS，XM，Rr，Xr，KL，A B，C，Tdo静态负荷静态负荷：pv，qv电容补偿：电容补偿：C 1.方法与步骤n简化负荷模型：电容补偿并入静态负荷简化负荷模型：电容补偿并入静态负荷n将负荷模型线性化将负荷模型线性化n采用拉氏传递函数法分析所得线性化模型采用拉氏传递函数法分析所得线性化模型的可辨识性的可辨识性n再分析原来模型参数的可辨识性再分析原来模型参数的可辨识性3.2 可辨识性分析2.可辨识性分析结论nXD、RD 都未知都未知 除除 T 以外，其他参数均不可唯一辨识。以外，其他参

34、数均不可唯一辨识。nXD、RD 已知其一已知其一 RD，XD，M，T，C，X，X，Ps0，Qs0，Tm0，全部可以唯一辨识。，全部可以唯一辨识。nXD/RD已知已知 参数唯一可辨识参数唯一可辨识nXs 已知已知 参数唯一可辨识参数唯一可辨识1.方法与步骤n可辨识性分析表明：可辨识性分析表明：一次性全部辨识所有参数是不唯一的一次性全部辨识所有参数是不唯一的3 个参数个参数 XD，RD，Xs 已知其中之一，则参已知其中之一，则参数可以唯一辨识数可以唯一辨识或者已知其间的一个条件，则参数也可以唯或者已知其间的一个条件，则参数也可以唯一辨识一辨识3.3 简化SLM的参数辨识（1）RD+jXD 用统计综

35、合法确定或者取典型值用统计综合法确定或者取典型值，辨识其它关键参数辨识其它关键参数（2）Xs 用统计综合法确定或者取典型值用统计综合法确定或者取典型值，辨识其，辨识其它关键参数它关键参数（3）Xs+XD 用统计综合法确定或者取典型值用统计综合法确定或者取典型值，辨，辨识其它关键参数识其它关键参数（4）XD/RD 用统计综合法确定或者取典型值用统计综合法确定或者取典型值，辨，辨识其它关键参数识其它关键参数XD 和和 RD随着配电长短变化较大，但其比例和随着配电长短变化较大，但其比例和XD/RD变化较小变化较小，或者说在相同电压等级情况下是相，或者说在相同电压等级情况下是相对固定的。对固定的。IE

36、EE-9节点系统结构图节点系统结构图2.仿真算例n仿真步骤该系统中包括该系统中包括A、B、C三个负荷节点三个负荷节点从从A、B、C三节点的负荷中选取三节点的负荷中选取A、C节节点负荷作为待辨识负荷，并设定它们的点负荷作为待辨识负荷，并设定它们的模型参数模型参数在节点在节点A、C以外的节点或输电线路上设以外的节点或输电线路上设定故障，并且测量各待辨识负荷节点的定故障，并且测量各待辨识负荷节点的负荷电压及负荷吸收的有功和无功的扰负荷电压及负荷吸收的有功和无功的扰动曲线。动曲线。辨识测得的扰动数据得到负荷模型，并辨识测得的扰动数据得到负荷模型，并将辨识的负荷模型和原先设定的负荷模将辨识的负荷模型和原

37、先设定的负荷模型进行比较。型进行比较。00.20.40.60.811.21.41.61.82012U(p.u.)t(s）00.20.40.60.811.21.41.61.820100200P(MW)t(s)00.20.40.60.811.21.41.61.82050100Q(MVa)t(s）图4-2 B点三相短路故障持续0.2s时节点A负荷的准确数据参数名称参数名称PMP(%)XDXSKL节点节点A A参数精确值参数精确值60.000.0850.120.648故障一时节点故障一时节点A A参数辨识值参数辨识值57.640.08720.11080.6730故障二时节点故障二时节点A A参数辨识值

38、参数辨识值63.250.09340.11520.6389节点节点C C参数精确值参数精确值40.000.0850.120.648故障一时节点故障一时节点C C参数辨识值参数辨识值39.210.08680.11790.6422故障二时节点故障二时节点C C参数辨识值参数辨识值41.790.08820.11440.6169RD已知、已知、XD未知时，参数辨识结果未知时，参数辨识结果参数名称参数名称PMP(%)RDXDXSKL节点节点A A参数精确值参数精确值60.000.350.0850.120.648故障一时节点故障一时节点A A参数辨识值参数辨识值20.710.2526890.0852150.

39、1214670.538082故障二时节点故障二时节点A A参数辨识值参数辨识值20.720.2903540.0897810.1409500.563627节点节点C C参数精确值参数精确值40.000.350.0850.120.648故障一时节点故障一时节点C C参数辨识值参数辨识值20.710.24110.0736030.1226000.579170故障二时节点故障二时节点C C参数辨识值参数辨识值20.720.23160.0858650.1411730.585980RD、XD未知时，参数辨识结果未知时，参数辨识结果00.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.511.5P(

40、p.u.)t(s)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-0.500.51Q(p.u.)t(s）图 拟合曲线实测曲线 模型拟合曲线00.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.511.5P(p.u.)t(s)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-0.500.51Q(p.u.)t(s）图4-4 B点发生故障二，A点负荷参数RD未知XD未知，辨识参数PMP，RD，XD，XS，KL时的拟合曲线实测曲线 模型拟合曲线参数名称参数名称PMP(%)XDXSKL节点节点A A参数精确值参数精确值60.000.0850.120.648故障一时节点故障

41、一时节点A A参数辨识值参数辨识值54.650.07290.12540.6605故障二时节点故障二时节点A A参数辨识值参数辨识值62.460.06900.13760.6573节点节点C C参数精确值参数精确值40.000.0850.120.648故障一时节点故障一时节点C C参数辨识值参数辨识值37.790.07600.12010.6438故障二时节点故障二时节点C C参数辨识值参数辨识值40.060.07040.130300.6250 RD、XD未知但未知但 XD/RD=4.118 已知时，参数辨识结果已知时，参数辨识结果 已知已知 XDXs=0.205 时，参数辨识结果时，参数辨识结果

42、参数名称参数名称PMP(%)XDXSKL节点节点A参数精确值参数精确值60.000.350.0850.648故障一时节点故障一时节点A参数辨识值参数辨识值57.030.32190.09050.6818故障二时节点故障二时节点A参数辨识值参数辨识值64.170.28980.08090.6893节点节点C参数精确值参数精确值40.000.350.0850.648故障一时节点故障一时节点C参数辨识值参数辨识值39.870.35080.09280.6576故障二时节点故障二时节点C参数辨识值参数辨识值41.290.32170.09370.635300.10.20.30.40.50.60.70.80.9

43、100.511.5P(p.u.)t(s)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-0.500.51Q(p.u.)t(s）拟合曲线拟合曲线实测曲线 模型拟合曲线n结论当当RD和和XD已知其一时，待辨识参数的和已知其一时，待辨识参数的和精确值之间的误差较小，曲线的拟合效精确值之间的误差较小，曲线的拟合效果较好。果较好。当当RD和和XD都未知时，待辨识参数的和精都未知时，待辨识参数的和精确值之间的误差较大，曲线的拟合效果确值之间的误差较大，曲线的拟合效果较差。较差。已知已知RD/XD 时，表中各参数的辨识值与时，表中各参数的辨识值与精确值之间都是比较接近的，模型的计精确值之间都是比

44、较接近的，模型的计算曲线与实测曲线的拟合程度也很高，算曲线与实测曲线的拟合程度也很高，这表明参数可辨识。这表明参数可辨识。已知已知Xs+XD 时，表中各参数的辨识值与时，表中各参数的辨识值与精确值之间都是比较接近的，模型的计精确值之间都是比较接近的，模型的计算曲线与实测曲线的拟合程度也很高，算曲线与实测曲线的拟合程度也很高，这表明参数可辨识。这表明参数可辨识。n河南电网河南电网n湖北电网湖北电网n西北电网西北电网3.工程实例00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.60.70.8P(p.u.)t(s)00.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.050.1

45、0.150.2Q(p.u.)t(s）SLM模型和模型和CLM模型的拟合曲线模型的拟合曲线 实测曲线 SLM模型拟合曲线 CLM模型拟合曲线 n 河南电网n 湖北电网SLM 和 CLM对比扰动记录扰动记录ErrorError（SLMSLM）ErrorError（CLMCLM）扰动记录扰动记录ErrorError（SLMSLM）ErrorError（CLMCLM）0200020804081243130200020804081243130.02250.02250.04630.04630200020804080318590200020804080318590.00950.00950.00810.008

46、10100020804081932150100020804081932150.00990.00990.01000.01000200020804080425500200020804080425500.01950.01950.01560.01560100020804081932210100020804081932210.01460.01460.01350.01350200020804100444480200020804100444480.00160.00160.00170.00170200020804081932150200020804081932150.00990.00990.01000.010

47、00100020804080209370100020804080209370.00320.00320.00310.00310100020804100444480100020804100444480.00160.00160.00170.00170100020804080309120100020804080309120.01310.01310.01170.01170200020804080209370200020804080209370.00320.00320.00310.00310100020804080318590100020804080318590.00950.00950.00810.008

48、10200020804080309120200020804080309120.01310.01310.01170.0117平均平均0.0108 0.0108 0.0114 0.0114 0100020804080425500100020804080425500.01960.01960.01560.0156黑色实线：测量值 红色虚线：CLM仿真值 蓝色点划线：SLM仿真值 00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.80.91U(p.u.)t/sTQ01000307041913010600.10.20.30.40.50.60.70.80.9111.5P(p.u.)t/s00.1

49、0.20.30.40.50.60.70.80.9100.51Q(p.u.)t/s00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.80.91U(p.u.)t/sTQ01000307041913010600.10.20.30.40.50.60.70.80.9111.5P(p.u.)t/s00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.40.60.8Q(p.u.)t/sa.SLM b.CLMa.SLM b.CLMn 西北电网n动态曲线表明，和动态曲线表明，和CLM相比，相比，SLM具有具有较高的拟合精度。这进一步说明了综合较高的拟合精度。这进一步说明了综合负荷模型结构的合

50、理性。负荷模型结构的合理性。3.4 完整SLM的参数辨识n完整完整SLM的模型方程的模型方程n完整完整SLM的辨识策略的辨识策略n完整完整SLM的初始化计算的初始化计算n完整完整SLM的辨识过程的辨识过程n仿真算例仿真算例n工程实例工程实例1.完整 SLM 的模型方程图3-1 模型结构n 配电网支路、ZIP部分以及电动机部分的模型方程和第2章相同n 补偿电容器部分CLCCCXUQfXX20fXUQCLC02220 kVP+jQ110 kV ZIPU M CRD+jXDULPL+jQL35 kV2.完整 SLM 的辨识策略n只辨识重点参数，其他参数采用推荐值只辨识重点参数，其他参数采用推荐值n重