负荷建模中实测数据的统计学特性

摘要

负荷模型的准确度对电力系统仿真的有效性影响很大,但是由于负荷具有时变性等特点,建立反映实际负荷特性的负荷模型目前仍是一个尚未解决的难题。本文在综合模型的基础上,利用聚类分析对不同电压激励下的响应空间分别进行分类,利用统计学中的SPRSQ、RSQ、PSF、PST2四个指标在聚类过程中的变化趋势确定最佳分类数并且进行了分类。不同电压激励下的分类结果具有很大的相似性,在一定程度上说明了模型有很好的泛化能力即能较好的描述负荷特性。找出不同激励下分组中相同的数据并且进行了分类,找出分类中隐含的规律,提出一种实测数据的分类方法，并且对这种分类方法进行解释。通过其它实测数据证明了该分类方法是可行的。

目录

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 负荷建模的发展及现状

1.3 本文的研究内容

第二章 综合负荷模型结构及多曲线拟合

2.1 负荷模型的分类

2.1.1 静态负荷模型

2.1.2 动态负荷模型

2.2 负荷模型的建模方法

2.2.1 统计综合法

2.2.2 总体测变法

2.3 综合负荷模型

2.4 负荷模型的参数辨识

2.4.1 负荷模型的参数辨识方法

2.4.2 多曲线拟合参数辨识

2.4.3 多曲线拟合与单曲线拟合的实例比较

2.5 负荷模型参数多值性的研究

2.6 负荷模型有效性的研究

2.7 小结

第三章 聚类分析的原理

3.1 聚类理论

3.2 特征向量选取

3.3 分组类别确定

3.4 实测数据的选取条件

3.5 模型泛化能力的研究

3.6 小结

第四章 聚类分析在实测负荷建模中的应用

4.1 在不同电压激励下的分类情况

4.1.1 施加深度为20%的额定电压宽度为0.05秒的电压激励

4.1.2 施加深度为20%的额定电压宽度为0.1秒的电压激励

4.1.3 施加深度为20%的额定电压宽度为0.15秒的电压激励

4.1.4 施加深度为15%的额定电压宽度为0.1秒的电压激励

4.1.5 施加深度为25%的额定电压宽度为0.1秒的电压激励

4.1.6 施加深度为30%的额定电压宽度为0.1秒的电压激励

4.2 在不同电压激励下的分类情况的比较

4.3 实测数据分类后参数特性分析

4.4 分类基础上类的合并

4.3.1 用第一组参数仿真其它四组数据

4.3.2 用第二组参数仿真其它四组数据

4.3.3 用第三组参数仿真其它四组数据

4.3.4 用第四组参数仿真其它四组数据

4.3.5 用第五组参数仿真其它四组数据

4.3.6 合成两类后的负荷建模

4.5 简单分类方法的验证

4.6 小结

第五章 结论

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文和参加科研的情况