毕业设计（论文）开题报告--考虑感应电动机机械暂态过程的负荷动态特性模型仿真建模研究

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1、毕业设计（论文）开题报告题目考虑感应电动机机械暂态过程的负荷动态特性模型仿真建模研究学生姓名曹香梅学号2008109317专业电气工程及自动化班级20081093指导教师朱建国老师评阅教师朱建国老师完成日期2011年1月9日考虑感应电动机机械暂态过程的负荷动态特性模型仿真建模研究学生：曹香梅指导教师：朱建国（三峡大学电气与新能源学院）1课题来源课题来源于毕业设计选题。课题属于电力系统负荷特性研究范畴，相关内容在电力系统设计和运行中有重要作用。2研究的目的和意义2.1掌握Matlab/Simulink模拟考虑感应电动机机械暂

2、态过程的负荷动态特性仿真建模的方法在2.2重要意义系统电压和频率快速变化时，应考虑负荷的动态特性，并用微分方程描写，称之为负荷动态模型。由于电力系统的动态负荷主要成分是感应电动机，因此通常就用感应电动机模型作为负荷动态模型。。负荷的等值感应电动机参数可采用经验参数，或进行实测和估计。常用的负荷动态模型为考虑感应电动机机械暂态过程的负荷动态模型。负荷特性是电力系统的重要组成部分，电力负荷从电力系统的电源吸取有功功率和无功功率随负荷端点的电压及系统频率变化而改变的规律。电力负荷是电力系统的重要组成部分，它作为电能的消耗者对电力

3、系统的分析、设计与控制有着重要的影响。几十年来，人们提出了大量的负荷模型，包括静态负荷模型、机理动态负荷模型、非机理动态负荷模型。负荷特性对电力系统的运行特性影响很大。例如。研究电力系统的暂态稳定性，采用不同的负荷特性可以得出不同的结论。因此，在电力系统的分析计算中采用有一定精度的负荷模型是很重要的问题。因为感应电动机是电力系统负荷的主要成分，因此在暂稳态分析中往往采用考虑感应电动机机械暂态过程的典型综合负荷动态特性的负荷模型。负荷特性在系统规划和运行中发挥着越来越重要的作用，尤其是当今竞争剧烈的电力市场环境下。而电动机是

4、电力系统综合负荷中最主要的动态负荷成分，其运行特性对电力系统的电压稳定性有重要影响，尤其是电动机群工作的随机性、不同时性，造成了节点负荷特性的复杂难辨，从而影响到系统稳定性的分析，甚至导致动态数据不足以仿真各种大小型停电事故，从而对各类事故的分析以及事后预防工作带来不可预估的麻烦，因此加强对电动机负荷的动态特性研究具有重要意义。3国内外的研究现状和发展趋势3.1研究现状电力负荷预测是在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的

5、意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值。它包括对未来需求量的预测和未来用电量的预测，基本预测方法主要有四种：长期负荷预测、中期负荷预测、短期负荷预测、超短期负荷预测。负荷预测的核心问题是预测的数学模型，随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到很大发展，理论研究逐步深入，为了找到使用方便、准确度高、计算快的负荷预测方法，许多人在理论和实践上进行了广泛的研究和探讨。目前中长期电力负荷预测的方法又可分为1)经典技术，包括单耗法、弹性系数法负荷密度法、人均电量指标换算法、分部门法；2)传统预测技术，包括时间序列法、相关分析法

6、、回归分析法、趋势外推法；3)现代预测技术，包括基于动力学的预测方法、模糊预测法、灰色预测法、专家系统法、人工神经网络法、概率预测法以及组合预测方法等等。3.2发展趋势负荷预测主要需要考虑社会经济的发展、人口总量的变化和地理气候的变迁。这些因素与各种社会、政策因素有着较紧密的联系，具有一定的不可预料性。中长期负荷预测的研究已有很长历史，国内外的许多专家、学者在预测理论和方法方面做了大量的研究工作，取得了很多卓有成效的进展。现代预测方法是随着人工智能的发展而兴起的，它结合了人工智能领域里的模糊数学、神经网络、专家系统等学科的

7、研究成果。这些方法主要分为四大类：(1)数理统计法；(2)模糊数学法；(3)神经网络法；(4)智能系统法。4研究的主要内容及设计成果的应用价值4.1主要内容(1)基础资料的分析经过搜集的基础资料整理后，要对基础资料进行分析。第一可通过数据的动态折线图或散点图，观察资料变动的轨迹，研究它们是否正常，不正常时原因何在：第二查明异常值后，采用合理的数学方法加以处理，尽可能保持历史数据反映的实际情况而进行负荷分析，找出其变化规律。在对大量的资料进行了全面分析之后，选择其中有代表性的、真实程度和可用程度高的有关资料作为预测的基础资料

8、。对资料中的异常数据进行分析，做出取舍或修正。(2)预测模型的选择根据所确定的预测内容，对预测对象进行客观、详细的分析，根据历史数据的发展情况，并考虑本地区实际情况和资料的可利用程度，选择建立合理的数学模型。(3)模型参数的辨识预测模型一旦建立，即可根据实际数据求取预测模型的参数。(4)应用模型预测根据