基于模型自组织原理的电力负荷自动建模的研究

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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchesofAutomaticModefingBasedonthePrincipleofSelf-organizationByBingZhaoSupervisor：Prof．JianZhangElectricalpowersystemandautomationCollegeofElectricalEngineeringMay,2014原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取

2、得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：毂水日期：》9／乒年占月／日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保

3、存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：兹承，日期：19-年参月／Et摘要负荷模型的准确性是影响电力系统稳定分析和数字仿真的重要因素，好的负荷模型既能准确的描述负荷行为又尽可能的具有相对简单的模型结构。目前模型结构的选择往往是建模者根据现场实测数据、负荷的组成成分、一些典型的用电设备负荷特性和数学模型，通过人工的方法确定的。这种方法对建模者的经验和理论水平要求很高，面对有成千上万种可能的模型结构组合方案，靠人工方

4、法选择优化的模型结构也是十分困难的。本文以电力系统采集负荷数据为研究对象，针对现有负荷建模方法的不足，通过科学的分析首次将自组织原理应用于负荷建模，利用计算机自动组织、寻找优化的模型结构并且辨识模型参数。在传统负荷建模中，对于模型的选择以模型或函数对实测数据的逼近程度作为选择模型的准则，往往会得到“模型越复杂越精确”的结论，这与事实不符。基于自组织原理的负荷建模表述为：内部准则建立模型，外部准则筛选模型，通过内外准则选取具有最优复杂度的模型，实现建模过程的自动化。理论方法需要与实际系统紧密相连。在电力系统中负荷种类多种多样，面对大量的模

5、型结构组合方案，所有可能方案一一列出不切实际。通过对遗传算法基本理论和操作方法的研究，建立了遗传算法作为外部优化框架、自组织原理作为负荷建模的内部标准的实现方法，对于负荷模型建模有实际价值。本课题最后以动模实验为例，在MATLAB中进行基于自组织原理的负荷建模程序开发，通过内外准则筛选出具有最优复杂度的负荷模型，该模型与实际模型结构一致。为了验证该方法建立负荷模型的泛化能力，选取变化范围较大的激励数据，仿真结果表明该负荷模型能够较好的描述负荷行为。通过以上分析证明基于自组织原理的这一全新的建模方法具有有效性和可行性。关键词：负荷建模自组

6、织原理结构辨识遗传算法AbstractTheaccuracyofloadmodelhasgreateffectsonthestabilityanalysisanddigitalsimulationofpowersystem．Notonlyshouldgoodmodelbeabletoreflectaccuratelythecharacteristicsofload，butalsohaveastructureaSsimpleaSpossible．Atpresent，thechoiceofmodelstructureisoftendeter

7、minedbyartificialmethodaccordingtothemeaSureddata，theloadcomposition，sometypicalelectricalequipmentloadcharacteristicsandmathematicalmodel．Thismethodrequiresveryhighprofessionalexperience，buttheoptimizationofmodelstructurebyartificialselectionisverydifficultfacingtensof廿

8、lousandsofpossiblecombinations．DataacquisitionofloadinthepowersystemischosenaSofthisstudy．Aimingatthede