基于同步相量动态测量的电压稳定预测及其负荷建模的研究

摘要

随着电力工业的发展，电压稳定问题变得越来越突出。传统方法对于电力系统电压预测与分析结果的准确程度，依赖于系统模型和参数的准确性。电力系统电压暂态稳定在线预测分析的关键是寻找一种算法简单，精度高，预测时间长和鲁棒性好的预测模型。同步相量测量技术的出现和发展，为电力系统的分析和控制提供了崭新的研究空间。应用同步相量测量技术，我们可以得到各母线的同步电压，为电压稳定性的研究提供了数据基础。不过PMU只能提供系统的同步数据，并且这些传到主控室的同步数据在某种程度上仍属于历史数据。更重要的是电压控制属于就地控制，操作命令的传达和实施都需要一定的时间。自适应时间序列法的AR模型不同于传统预测电压稳定的方法，它不依赖历史数据，模型的参数可以根据PMU的同步数据进行更新，使预测数据更准确。 电力系统电压稳定性分析中的关键问题之一是负荷特性对电压稳定性的影响。在电力系统仿真中，负荷模型在很大程度上影响着电压稳定的分析结果。本文首先介绍了电力系统负荷模型参数的获取，负荷的静态模型和动态模型，对非机理负荷模型进行了仿真研究，并提出了动静态结合的无功负荷仿真模型，提高了无功负荷仿真的准确性；然后围绕电力系统电压稳定性分析中的关键问题—负荷特性对电压稳定性的影响这一问题展开研究，采用V-P，V-Q曲线分析法分析了负荷特性对静态电压稳定性的影响。 本文随后介绍了GPS系统发展的进程以及GPS系统的结构组成，详细的介绍基于GPS的同步相量测量技术，其中包括相量测量单元PMU，同步相量监测系统结构和应用；然后介绍了时间序列以及其性质，进而引出具有平稳性的时间序列及其线性模型；如何进行模型的参数估计，以及模型的递推预测法和预测公式。 本文提出了基于GPS的同步相量测量技术和预测技术的自适应时间序列法。利用自适应时间序列法中的AR模型对小干扰下母线电压相量进行预测，并利用就地电压稳定评估指标对预测结果进行了静态稳定分析，以MATLAB为仿真分析平台。论文最后介绍了基于MATLAB软件的自适应时间序列法，即如何利用MATLAB进行自适应时间序列模型的建模和预测；介绍了就地电压稳定评估指标。通过在MATLAB中搭建仿真模型进行仿真，获得实时母线电压数据，利用自适应时间序列的AR预测模型预测母线电压相量，及利用就地电压稳定评估指标对预测结果进行分析，证明白适应时间序列的AR预测模型能够预测小干扰下的电压相量，为电压的静态稳定控制提供了时间。

目录

文摘

英文文摘

原创性声明及关于学位论文使用授权的声明

第一章 绪论

第二章 电力系统负荷建模

第三章静态电压稳定性研究

第四章基于GPS的同步相量测量技术及时间序列

第五章基于GPS同步相量测量技术的时间序列法分析电力系统的静态电压稳定性

第六章结论和展望

参考文献

致谢