基于云計算平臺的統(tǒng)計綜合法負荷建模的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)負荷的數(shù)學模型是電力系統(tǒng)數(shù)字仿真的基石，而數(shù)學模型的精準程度會對仿真結果的準確性產生直接影響，從而影響到以此為依據(jù)的規(guī)劃與決策。在過去的數(shù)十年中，發(fā)電機、勵磁系統(tǒng)及原動系統(tǒng)的建模技術都得到了長足的發(fā)展。電力負荷卻由于自身時變性、分散性、非線性等特性停滯不前，尤其是作為負荷建模三種方法之一的統(tǒng)計綜合法已明顯落后于時代。隨著我國“全球能源互聯(lián)網(wǎng)”戰(zhàn)略的提出，電網(wǎng)復雜程度陡增，電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行與落后負荷模型之間的矛盾越發(fā)的不可調和。因

2、此，在當今智能電網(wǎng)新形勢下，建立符合我國電網(wǎng)的綜合負荷模型是當前負荷建模研究領域的重中之重。
　　本文依托智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境，以各種新型的數(shù)據(jù)采集裝置采集到的海量數(shù)據(jù)為基礎，高性能云計算平臺和MapReduce算法為技術支撐，運用綜合統(tǒng)計法進行負荷建模。全文從負荷的模型與結構入手，分別對常用的靜態(tài)和動態(tài)負荷模型，相應負荷特性的集結方法，以及系統(tǒng)辨識理論進行了介紹。
　　本文首次提出在智能電網(wǎng)環(huán)境下，利用現(xiàn)有系統(tǒng)實現(xiàn)對負荷組成

3、數(shù)據(jù)進行獲取，并設計了云平臺下信息采集模塊構建方法。采用時下流行的 MapReduce算法，對采集到的數(shù)據(jù)進行挖掘、整合。MapReduce是一種為海量數(shù)據(jù)集和分布式并行計算而設計的編程方式。該方法從函數(shù)式編程中獲得靈感，將一個數(shù)學函數(shù)作為計算單元，Map（映射）和 Reduce（化簡）是其核心內容。與傳統(tǒng)方法相比，該方法能夠大大加快數(shù)據(jù)處理速度，良好的容錯性以及分布式部署的特點能夠很好地解決電網(wǎng)結構復雜，電壓等級多造成的數(shù)據(jù)獲取困難等