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非侵入式负荷分解算法的综合研究

付华  
【摘要】:随着科技的快速发展,智能电网成为未来电力系统的发展方向,但同时能源短缺也制约着我国经济和社会的发展,因此,减少能源的消耗,对电力系统中各类负荷的运行状况进行监测尤为重要。目前,大多数负荷分解的手段都是侵入式的分解方法,即在系统中的每一个负荷处安装测量装置用以采集每个负荷的电气量以实现对系统中各个负荷运行状态的监测,耗费大量的人力、物力和财力,同时对后期的负荷处理以及数据分析造成很大的困难。针对这些问题,人们提出了非侵入式的负荷分解手段。非侵入式负荷分解指的是无需进入系统内部,只需要监测电力系统入口处的负荷电气量,实现对系统内各个负荷运行状况进行监测的目的。目前,非侵入式的负荷分解还处于发展阶段,并未形成完备的体系和成熟的算法。基于此,本文分别针对电力系统的稳态过程和暂态过程进行了综合研究,完善了对系统内各个负荷的分解手段和分解流程,提出了比较完备的算法来实现负荷分解,主要成果如下:首先,针对电力系统的稳态过程,提出了两个目标函数,分别针对两个目标函数进行寻优来实现负荷分解的目的,通过实际测量的算例进行验证,结果表明算法实现了稳态意义下对系统中的负荷进行监测的目的;之后将两个目标函数进行结合弥补了单个目标函数可能造成的误差,并通过算例进行了验证。其次,对于电力系统的暂态过程,提出了监测系统中暂态事件发生的算法,之后通过波形提取,提取出引起暂态过程发生的负荷稳态电流数据,借助互相关函数,辨识出引起暂态过程的负荷种类,实现了暂态过程中对负荷运行状态进行监测的目的。最后,针对信号间的互相关分析只能监测电流波形差异比较大的负荷的问题,进行了进一步探究。主要研究能够唯一标识负荷暂态过程的瞬态信息,并选取了一系列特征量来标识每个暂态过程,通过决策树算法实现暂态过程下的负荷分解。之后,为了解决单一决策树可能带来的误判问题,继续深入研究数据特点,提出了多层决策树的解决办法,与单一决策树相比提高了负荷分解的正确率。系统稳态过程和暂态过程的负荷分解结果互相补充,共同决策,更加完善地实现电力系统的负荷分解任务。


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