负荷模型

摘要： 电力系统具有天然闭环特性,在激励信号注入位置与辨识用信号量测位置不同时,负荷模型参数辨识可能具有较为明显的闭环特征。文章以台区模型辨识场景为例,研究了闭环条件下负荷机理模型参数辨识问题。通过对比分析常见的闭环辨识方法,总结了实现机理模型闭环辨识需满足的基本条件,并依据该条件选择了无需反馈通道模型先验知识且可直接辨识原系统模型的两阶段辨识法。对台区负荷动态机理模型进行线性化处理和模型转换,并将其嵌入两阶段辨识的第二阶段,可以实现机理模型参数的在线闭环辨识。通过仿真分析,验证了负荷辨识的闭环特性以及所提两阶段辨识方法的有效性。

摘要： 分布式电源的广泛接入增加了配电网复杂程度,导致负荷模型的描述难度大幅提高。此外,针对网络每个节点分别进行建模以及对整个配电网进行建模的方法难以适用于不断扩大规模的配电网。提出一种基于社区划分的门控循环单元(GRU)神经网络负荷建模方法。通过加文-纽曼(GN)算法对配电网拓扑进行分区处理,基于GRU神经网络分别对各个社区进行负荷建模,并在网络输入特征向量中引入度中心性来衡量节点在网络拓扑中的重要程度。对某地区的10 kV配电网进行建模分析,结果表明所建模型精度及计算效率更高。

摘要： 传统总体测辨法存在暂态仿真计算量大、辨识所需时间长等问题,无法满足负荷特性记录装置在线实时辨识负荷模型参数的需求,为此,提出一种基于实测数据跳变及稳态点的负荷模型参数辨识方法。选取实测数据电压突变后1点、电压恢复前后2点以及最终稳态点作为计算点;根据感应电动机三阶微分方程,采用稳态计算法和大步长隐式梯形法计算4点的状态变量,进而得到4点的有功和无功功率;根据4点的实测功率,采用遗传粒子群混合优化算法对负荷模型重点参数进行寻优辨识。算例结果表明,所提方法辨识结果准确,所需计算量小,其计算时间不到传统总体测辨法的1/10。

摘要： 针对当前短路电流计算标准与方法不统一的问题,提出一种适用于短路电流计算的精确等效模型建模方法,建立配电网等效感应电动机负荷模型,确定感应电动机参数及负荷比例,能够获得与真实值偏差较小的短路电流计算值结果。基于黑龙江实际电网算例,对典型负荷站建模,采用所确定的变电站等效感应电动机负荷比例进行短路电流计算,并与黑龙江省调度算法、规划算法计算结果进行对比分析,为短路电流计算标准的确定提供参考性意见。

摘要： 选取亚热带典型农林流域——金井河流域为研究对象,构建流域面源磷负荷估算模型,对流域面源磷负荷进行估算,并解析各形态磷负荷的空间分布特征。采用改进的输出系数模型和修订的通用土壤流失方程(RUSLE)分别建立模型的溶解态磷和吸附态磷模块,同时利用贝叶斯统计反演得到输出系数模型的参数后验分布以提高模型模拟精度。模型总磷负荷模拟值与观测值的误差绝对值为3.3%~27.1%,溶解态磷的决定系数(R^(2))和纳什效率系数(NSE)分别为0.84和0.82,吸附态磷的R^(2)和NSE分别为0.68和0.65,模型对溶解态磷负荷的模拟效果优于吸附态磷。流域面源总磷负荷平均为64.3 kg·km^(-2)·a^(-1),其中溶解态磷为29.6 kg·km^(-2)·a^(-1),其空间高值区主要集中在农田和村镇区域,林地、农田、居民地溶解态磷负荷分别为13.4、40.5、31.1 kg·km^(-2)·a^(-1);流域吸附态磷负荷平均为34.7 kg·km^(-2)·a^(-1),其空间高值区多分布在林坡地,林地、农田、居民地吸附态磷负荷分别为43.1、16.5、4.5 kg·km^(-2)·a^(-1)。研究表明,亚热带丘陵区面源磷负荷的治理需要根据不同形态磷负荷输出空间分布差异有针对性地开展管控措施。

摘要： 为分析不同建筑类型对制冷机房系统运行能效比的影响,在全国每个建筑热工分区选定1个代表城市,分别构建了不同建筑类型下的制冷机房系统模型120个,进行了全年逐时能效仿真计算。结果表明:5个代表城市,大小系统不同等级之间每相差一级,平均能效比水平相差9.83%±2.19%,呈现良好分级特征,基本符合制冷机房系统评价能效比分级的要求;其他条件一定时,办公、商业、酒店3种典型公共建筑类型的计算结果平均最大相对差异为2.16%±0.92%,建筑类型的差异对于制冷机房能效比水平的影响较小,且办公建筑模型计算结果更接近于3种典型类型的平均水平。

摘要： 随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。

摘要： [目的]负荷作为最终消耗有功功率的部分,对系统的稳定起着十分重要的影响,为此,文章研究不同负荷模型对电力系统失步振荡特性的影响.[方法]以某大型电网区域间断面为研究对象,采用中国电力科学研究院的BPA程序,综合分析不同负荷模型对振荡中心及失步解列装置动作的影响.[结果]结果表明:采用ZIP静态负荷模型,线路UcosΦ曲线周期完整性最好;随着感应电动机类型负荷的占比增加,UcosΦ曲线周期完整性变差,甚至导致失步解列装置能否动作的结论发生颠覆性变化;另外,不同负荷模型也会导致振荡中心发生迁移.[结论]因此,采用最反映实际情况的负荷模型才能有效保证仿真结果的可信度.

摘要： 云南省在积极发展水电铝产业,在加强某局部电网向电解铝负荷供电时,出现了短路电流达到断路器遮断容量的情况,其中电解铝负荷提供了较大的短路电流.若采用调整运行方式将降低电网供电能力,若采用加限流装置则将增加工程投资.为此,从理论、电磁暂态仿真、实际故障录波等方面分析了电解铝负荷提供短路电流情况,结果表明,电解铝是整流型负荷,不会向电网提供短路电流.

摘要： 随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立.采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85％,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型.根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模.

摘要： 特高压交流试验示范及其扩建工程、跨大区大容量直流等重大工程的建设和运营,对仿真计算提出了更高的要求.本文从负荷模型的角度研究了仿真分析和实际系统中特高压联络线峰值功率转移比的差异,在不同负荷模型得到不同阻尼比的基础上,从静态负荷模型的表达式出发,对比了三种负荷模型的电压特性,进一步利用电压特性分析了不同运行工况和各种负荷模型下转移比的差异,说明了转移比的差异对直流闭锁安控策略的影响.计算所得转移比差异之大充分说明了负荷模型是仿真分析中影响转移比的关键因素之一.最后指出,负荷模型对仿真分析可信度至关重要,建议全网开展负荷模型校核工作.

摘要： 针对电力系统中综合负荷模型参数辨识,在不同的短路故障下,即单相短路、两相间短路、两相接地短路、三相短路,分析其参数的可辨识性.文中采用基于轨迹灵敏度的可辨识性分析方法,采用不同的观测变量进行对比研究,即发电机相对功角、线路的有功功率、线路的无功功率以及母线的电压.结果表明,对于不同的短路故障,无论采用何种观测变量,KL、PMP和XS都是唯一可辨识的,即短路故障的类型对于综合负荷模型参数的可辨识性是没有影响的.采用粒子群算法,对IEEE 9节点系统进行了验证.

摘要： 负荷模型对电力系统仿真计算结果有重要影响.本文提出在采用综合负荷模型(SLM)框架下构造天津电网自身的负荷模型.依据LOADSYN思想,本文使用综合统计法,获得了天津电网各类典型负荷系统的模型参数,并实际发现和解决了天津电网存在的安全隐患。

摘要： 目前,农业非点源污染的治理已成为实现水环境质量改善的主要难点和突破口.由于农业非点源污染具有随机性、隐蔽性和潜伏性等特点,难以进行实际监测,因此采用模型模拟法来定量分析农业非点源污染入水体负荷,无需针对农业非点源污染进行监测,且有助于研究者把握农业源污染入水体的迁移转化过程,可为农业非点源污染治理提供科学依据.文章将几种常用的农业非点源污染入水体负荷核算模型归结为集总式模型和集成式模型,从模型组成、输入输出及应用流域来对模型进行系统比较和分析,以期为我国农业非点源污染的治理贡献一份力量.

摘要： 本文针对西北全网330kV(220kV)变电站进行了负荷特性普查和分类,选取各类型的典型变电站进行了详细的负荷调查,采用统计综合法建立了各典型变电站的考虑配电网络的综合负荷模型(Synthesis Load Model,SLM),电力系统负荷是由许多不同的用电设备组成的，为了了解负荷的组成情况，首先应该了解负荷是由哪几个大的类型组成的。通常情况下，负荷大致可以分为以下4种类型:居民负荷、商业负荷、工业负荷、农业负荷，所谓统计综合法就是通过一系列统计与综合得到与某一节点相连的所有负荷的考虑配电网络的综合模型，即节点的有功功率和无功功率随节点电压和频率变化的关系.

摘要： 电力系统负荷建模对于电力系统的设计、分析与控制具有重要意义.本文在前人提出的基于总体测辨法的综合负荷模型的基础上,对综合负荷模型进行必要的改进,有效地改善了负荷时变性引起的问题;同时还提出了一种改进的蚁群算法——嵌入混沌的蚁群算法,提高了负荷模型参数的辨识精度.

摘要： 研究了动静态负荷特性对跨区域互联电网低频振荡阻尼特性的影响.介绍了电力系统研究中常用到的静态和动态负荷模型,其中动态负荷模型为考虑感应电动机机械暂态过程的电动机和恒定阻抗的组合.本文以研究电力系统低频振荡常用的单机无穷大系统及Phillips-Heffron模型为例,运用阻尼转矩分析法,对模型中分别采用动静态负荷模型时,系统振荡模式的阻尼转矩系数进行了分析计算,并列写出其详细表达式.在四机两区域系统中对采用不同负荷模型及其相关参数发生变化时区域振荡模式的阻尼和频率特性进行了计算仿真,得到了系统阻尼比随负荷特性增大或减少的变化趋势.并且在跨区域大电网及华中电网08年枯小运行方式下对相关结论进行了验证,计算结果与理论分析和仿真结果一致.

摘要： 电能计量是电力生产、供应与使用及电网管理的重要组成部分,保证贸易结算的公平、公正.为了缓解资源短缺及环境污染的双重压力,世界上许多国家和地区都开展了智慧城市及智能电网建设,尤其是在电动汽车充换电等新型营销业务方面开展了大量工作.政策的变化以及这些新型营销业务的出现对计量方案(计量点、计量方式、计量器具的选用)的确定产生了一定程度的影响;在对交流有功进行计量的同时,出现了谐波电能、无功电能、直流电能等计量形式;同时,新设备大量投入使用对电能计量装置(主要是电能表、计量用电压、电流互感器)的运行特性产生了重要影响.本文针对上述问题开展技术研究,并提出解决方案.

摘要： 电能计量是电力生产、供应与使用及电网管理的重要组成部分,保证贸易结算的公平、公正.为了缓解资源短缺及环境污染的双重压力,世界上许多国家和地区都开展了智慧城市及智能电网建设,尤其是在电动汽车充换电等新型营销业务方面开展了大量工作.政策的变化以及这些新型营销业务的出现对计量方案(计量点、计量方式、计量器具的选用)的确定产生了一定程度的影响;在对交流有功进行计量的同时,出现了谐波电能、无功电能、直流电能等计量形式;同时,新设备大量投入使用对电能计量装置(主要是电能表、计量用电压、电流互感器)的运行特性产生了重要影响.本文针对上述问题开展技术研究,并提出解决方案.

摘要： 电能计量是电力生产、供应与使用及电网管理的重要组成部分,保证贸易结算的公平、公正.为了缓解资源短缺及环境污染的双重压力,世界上许多国家和地区都开展了智慧城市及智能电网建设,尤其是在电动汽车充换电等新型营销业务方面开展了大量工作.政策的变化以及这些新型营销业务的出现对计量方案(计量点、计量方式、计量器具的选用)的确定产生了一定程度的影响;在对交流有功进行计量的同时,出现了谐波电能、无功电能、直流电能等计量形式;同时,新设备大量投入使用对电能计量装置(主要是电能表、计量用电压、电流互感器)的运行特性产生了重要影响.本文针对上述问题开展技术研究,并提出解决方案.

摘要： 本发明公开了一种非侵入式负荷识别模型构建方法、负荷识别方法及系统，属于非侵入式负荷识别领域，包括：建立包括特征提取模块、分类器模块和相似性度量模块的待训练模型；由多个家庭的电器样本构成训练集；从训练集选取h个家庭，每个家庭选取k个样本，输入特征提取模块，得到电器特征；将电器特征输入分类器模块转换为类别标签，并计算类别损失；将电器特征输入相似性度量模块，将每两个家庭的电器特征对应拼接，并计算相似性损失；以两个损失之和为整体损失，更新模型参数以最小化整体损失；重复训练多轮后，由特征提取模块和分类器模块构成负荷识别模型。本发明能够构建一种具有域泛化能力的负荷识别模型，提高非侵入式负荷识别的精度。

摘要： 本申请涉及一种电力负荷预测模型的构建方法和电力负荷预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电力系统的原始数据；对原始数据进行预处理，得到训练数据集；获取基于贝叶斯优化算法优化得到的超参数最优长短期记忆神经网络模型；将训练数据集输入到超参数最优长短期记忆神经网络模型中进行训练，得到电力负荷预测模型。先进行预处理，筛选掉不符合条件的异常值，避免异常值影响预测模型的准确率，同时贝叶斯优化算法能自动调节模型中的超参数，避免人为主观调参对预测模型精度的影响，且经过优化后的长短期记忆神经网络模型性能较好，收敛效果较好，从而能得到准确的电力负荷预测结果。

摘要： 本发明涉及电力系统控制技术领域，提供一种温控负荷群聚合模型的建模方法，包括：构建温控负荷的电‑热等效参数模型；将各温控负荷划分为具有相似负荷功率特性的温控负荷群，并且将温控负荷群聚合为温控负荷群聚合模型；根据温控负荷群聚合模型和用户全年负荷信息，获得温控负荷群聚合模型中的等效负荷参数。本发明实施例公开的建模方法将分散异构的温控负荷划分为具有相似特性的温控负荷群，并建立聚合模型，基于该聚合模型对温控负荷群的可调节潜力进行评估，实现更有效的电网功率调度。

摘要： 本发明涉及一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法，包括以下步骤：S1：获取楼宇能耗负荷数据和楼宇对应的气象数据；S2：对楼宇能耗负荷数据进行预处理和去噪处理；S3：将楼宇能耗负荷数据和气象数据分别输入多个深度神经网络，分别提取得到特征数据；S4：构建基于inception结构的负荷分解模型；S5：将多个深度神经网络提取得到的特征数据输入负荷分解模型，得到负荷分解结果。与现有技术相比，本发明具有提高分解准确率等优点。

摘要： 一种含温度敏感负荷的夏季负荷预测分层模型，将其应用于夏季电力系统日前负荷预测问题。步骤为：1)建立第一层神经网络模型，用以分离和预测系统负荷中的温度敏感趋势量。2)得到历史温度敏感趋势负荷和历史残差负荷。3)建立并训练第二层神经网络。4)得到预测负荷结果。本发明构建分层的神经网络模型，第一层先对考虑温度对负荷非线性影响的神经网络进行训练，以突出温度影响；将这一层得到的温度敏感趋势量结合系统负荷获得残差负荷送入第二层，考虑其他非温度影响负荷的因素，实现对残差负荷的预测；最后整合两层的预测结果，完成夏季的负荷预测。本发明思路简单、灵活，可显著提升模型的预测精度，解决了使用神经网络进行夏季负荷预测时没有突出温度的首要影响的问题。

摘要： 本发明公开了一种电力负荷预测模型的训练方法、装置及电力负荷预测方法。电力负荷预测模型包括全卷积神经网络FCN和长短期记忆网络LSTM，该训练方法包括：获取当前训练周期的训练数据集，其中，训练数据集包括历史负荷的时间序列数据；将训练数据集中的时间序列数据输入当前训练周期的电力负荷预测模型，得到当前训练周期的电力负荷预测值；基于当前训练周期的电力负荷预测值和当前训练周期的电力负荷真实值，确定当前训练周期的损失函数；根据当前训练周期的损失函数调整当前训练周期的电力负荷预测模型的参数。利用该训练方法得到的电力负荷预测模型可处理大体量的时间序列数据，且具有预测精准度高的优点。

摘要： 本公开提出了一种负荷预测方法、负荷预测模型的训练方法及相关设备，涉及深度学习等人工智能领域，方法包括获取历史负荷时序数据与历史外源性时序数据和预测时间范围内的可预知外源性时序数据；获取在历史外源性时序数据影响下历史负荷时序数据的第一负荷变化信息，并提取第一负荷变化信息对应的第一特征；根据第一特征，获取在可预知外源性时序数据影响下，预测时间范围内的第一预测负荷时序数据；根据第一预测负荷时序数据，获取预测时间范围内的目标预测负荷时序数据。本公开中，实现了基于外源性时序数据的负荷预测，提高了负荷预测的准确性，使得负荷预测方法具备了更好的适用性和实用性，优化了负荷预测方法。

摘要： 本发明涉及基于相似日负荷曲线的10kV静态负荷模型参数辨识方法。本发明基于大量日负荷响应特性曲线，根据静态负荷模型结构及约束条件，依据两个关于负荷理论上的基本假设，提出静态负荷模型参数全时段优化辨识模型，通过优化求解，给出10kV负荷全时段(96个时刻点)的静态电压模型参数，获得各时间点负荷有功、无功功率随着电压变化而变化的规律，同时得到负荷构成成分的变化规律。该方法具有较好的适用性，适用于大规模10kV负荷的静态模型分析，较好地满足了实际需求。

摘要： 本申请提供一种电解铝负荷的负荷模型建模方法，解决模拟电解铝负荷电压、电流、功率波动与研究电解铝负荷对电网稳定性造成的影响的问题。在原有电解铝负荷建模的基础上将原有整流部分改变为触发角可控的晶闸管整流器，实现了恒电流控制功能，并给出了电解铝负荷在Simulink中的完整建模过程。整个模型分为电解铝实际生产中的供电系统模型与电解槽负荷模型两部分，其中供电系统模型中包含的恒电流控制模块和有载调压变压器模块，解决了模拟实际生产中控制电解槽电流不变的问题；电解槽负荷采用电阻与电压源串联的结构，通过改变电解槽负荷参数，可以有效模拟生产中电解槽的槽电阻与槽电压变化对整个电解铝负荷输出功率的影响。

摘要： 本发明公开了一种诱导心肌细胞容量超负荷的药物及其用于体外心肌细胞的容量超负荷模型制备方法，诱导心肌细胞容量超负荷的药物为盐酸多巴胺，所述心肌细胞的细胞系为HL‑1心肌细胞系；本发明的药物使用该药物浓度该作用时间可模仿体内心脏容量超负荷，解决了心脏容量超负荷缺乏体外模型的问题，从而为基因、分子、细胞层面深入阐述心脏容量超负荷内在机制提供了基础；另外操作简单，药物易获得；能够实现模拟体内心脏容量超负荷。