基于靈敏度與相關(guān)性的綜合負荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識策略.pdf

1、結(jié)合負荷模型在電力系統(tǒng)仿真中的實際應(yīng)用環(huán)境和當前負荷建模工作存在的模型復雜、參數(shù)眾多等問題，本文綜合運用系統(tǒng)辨識理論、高等數(shù)學和計算機技術(shù)等相關(guān)理論和技術(shù)，圍繞配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負荷模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)靈敏度、參數(shù)靈敏度之間的相關(guān)性及模型參數(shù)優(yōu)化辨識等方面展開了一系列詳細的分析與研究，具體工作和成果主要有以下幾個方面：
　　1．闡述了負荷建模研究的意義、發(fā)展過程和研究現(xiàn)狀及當前面臨的主要問題和挑戰(zhàn)。詳細介紹了負荷模型的類型與結(jié)構(gòu)、負

2、荷模型在國內(nèi)外的應(yīng)用和總體測辨法等電力系統(tǒng)負荷建模相關(guān)的理論。
　　2．基于當前電力系統(tǒng)仿真對綜合負荷模型全面性和準確性的需求，本文以配電網(wǎng)集結(jié)等效的綜合負荷模型為仿真分析的基礎(chǔ)，首先詳細介紹了該綜合負荷模型的結(jié)構(gòu)及初始穩(wěn)態(tài)條件；在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用靈敏度函數(shù)對綜合負荷模型中涉及到的感應(yīng)電動機模型參數(shù)、靜態(tài)負荷模型參數(shù)、無功補償模型參數(shù)、配電網(wǎng)參數(shù)和感應(yīng)電動機比例系數(shù)分別進行了詳細的解析靈敏度分析。
　　3．綜合考慮負荷模型參數(shù)

3、對系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)的影響和參數(shù)之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)，提出一種基于參數(shù)靈敏度與相關(guān)性分析的綜合負荷模型參數(shù)優(yōu)化辨識策略：以Hessian矩陣特征值表征靈敏度，Pearson相關(guān)系數(shù)反映各參數(shù)一階靈敏度之間的線性相關(guān)程度，在 Levenberg-Marquardt(LM)和改進遺傳算法形成的混合算法的基礎(chǔ)上，固定靈敏度小的參數(shù)、按比例簡化辨識線性相關(guān)的參數(shù)，并通過實測數(shù)據(jù)仿真分析驗證了該辨識策略的有效性。
　　本文建立的基于靈敏度和相關(guān)性的綜合