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配电网自适应负荷估计方法

电力系统及其自动化学报 2007年第4期19卷 18-22,40页

作者：吴建中余贻鑫天津大学电气与自动化工程学院天津300072

为增强配电网运行的安全性和经济性,提出一种可系统解决配电网在线节点负荷估计的新方法。该方法包含粗略负荷估计、负荷预测和抗差负荷估计3个阶段。粗略负荷估计阶段可使用3种方法来提供粗略的节点负荷估计值;负荷预测阶段使用基于事... 详细信息

为增强配电网运行的安全性和经济性,提出一种可系统解决配电网在线节点负荷估计的新方法。该方法包含粗略负荷估计、负荷预测和抗差负荷估计3个阶段。粗略负荷估计阶段可使用3种方法来提供粗略的节点负荷估计值;负荷预测阶段使用基于事例模糊神经网络的方法提供节点负荷预测值;抗差负荷估计同时实现了结构空间和量测空间的抗差估计。3个阶段密切配合,形成闭环信息流。该方法可实现长期自适应在线运行,能够为配电系统的监视、控制和管理提供可靠一致的负荷数据集。

关键词：电力系统配电网络负荷估计负荷预测抗差估计

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居民用户的需求响应基线负荷估计

电气自动化 2022年第1期44卷 63-66页

作者：林琳高雪甄钊保定电力职业技术学院国网冀北电力有限公司技能培训中心河北保定071051 华北电力大学河北保定071003

分布式光伏输出功率与用户实际负荷功率的耦合增加了净负荷的波动性和不确定性。为此提出了一种对用户实际负荷和光伏出力进行数据解耦方法来估计基线负荷。首先根据用户特点分为对照组和需求响应组,估算用户的实际负荷;然后利用估算得... 详细信息

分布式光伏输出功率与用户实际负荷功率的耦合增加了净负荷的波动性和不确定性。为此提出了一种对用户实际负荷和光伏出力进行数据解耦方法来估计基线负荷。首先根据用户特点分为对照组和需求响应组,估算用户的实际负荷;然后利用估算得到的用户实际负荷,得到用户每日的光伏出力估算值;接着将估算得到的用户实际负荷与光伏输出功率在需求响应时段内进行叠加,得到用户的基线负荷估计值;最后给出了对于基线负荷估计结果的评价指标。为了验证方法的有效性和可行性,采用真实的数据集对分布式系统的识别和基线负荷估计进行了仿真研究。结果表明,提出的光伏-负荷解耦法有着更好的基线负荷估计准确性。

关键词：数据解耦基线负荷负荷估计需求响应需求侧管理

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基于盲源分离技术的电力用户负荷曲线估计

电工技术学报 2009年第10期24卷 160-164,169页

作者：刘瑜韦琦魏新劳哈尔滨理工大学电气学院哈尔滨150040

盲源分离技术可以在不知道网络参数或拓扑结构的情况下,仅用部分支路有功潮流估计出各节点负荷。本文采用了核独立分量分析算法进行负荷曲线估计,使用再生核希尔伯特空间上的典型相关性分析作为目标函数。实验基于IEEE-14母线系统,估计... 详细信息

盲源分离技术可以在不知道网络参数或拓扑结构的情况下,仅用部分支路有功潮流估计出各节点负荷。本文采用了核独立分量分析算法进行负荷曲线估计,使用再生核希尔伯特空间上的典型相关性分析作为目标函数。实验基于IEEE-14母线系统,估计出了8个负荷节点的有功功率。结果表明,同独立分量分析方法得到的仿真结果相比,核独立分量分析算法估计的结果误差更小,相关系数更大。

关键词：盲源分离独立分量分析核独立分量分析负荷估计有功功率

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关于配电网供电负荷实时估计仿真

计算机仿真 2019年第1期36卷 141-145,319页

作者：张如鹏齐先军合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009

高质量的负荷数据是配电管理系统各种功能模块实现的基础,为了获取准确的负荷数据,通常采用状态估计算法来进行负荷估计。现有的负荷估计算法都是基于恒功率负荷模型或静态负荷模型。上述模型均无法描述现代配电网中高比例的感应电动机... 详细信息

高质量的负荷数据是配电管理系统各种功能模块实现的基础,为了获取准确的负荷数据,通常采用状态估计算法来进行负荷估计。现有的负荷估计算法都是基于恒功率负荷模型或静态负荷模型。上述模型均无法描述现代配电网中高比例的感应电动机负荷特性,无法获取其准确的负荷数据。为了弥补上述不足,提出了一种改进的负荷估计算法。改进算法在传统算法的基础上,结合改进的2节点感应电动机静态模型,构建了感应电动机内部虚拟节点的零注入功率方程以及转矩平衡方程,建立了新的数学模型。上述方法既考虑了感应电动机负荷的自身特性,又可以与传统算法有效结合。算例仿真验证了所提算法的正确性和有效性,能够更加准确地获取感应电动机负荷实时数据。

关键词：配电系统感应电动机负荷估计静态模型

融合图像信息的人员负荷实时估计与空调预测控制策略研究

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融合图像信息的人员负荷实时估计与空调预测控制策略研究

作者：李彤月西安建筑科技大学

学位级别：硕士

建筑能耗占全球总能源消耗总量的30%以上,而空调系统的能耗占据建筑能耗之首,空调系统的节能优化控制是节能减排以及国民经济可持续发展的重要手段。当前公共建筑空调优化运行与调控研究中,人员变化及区域分布对系统动态调控和能耗影响... 详细信息

建筑能耗占全球总能源消耗总量的30%以上,而空调系统的能耗占据建筑能耗之首,空调系统的节能优化控制是节能减排以及国民经济可持续发展的重要手段。当前公共建筑空调优化运行与调控研究中,人员变化及区域分布对系统动态调控和能耗影响越来越受到关注,但现有的空调系统控制方法,受到检测手段和控制策略的限制,对人员负荷的获取大多采用经验判断和前置给定,无法实现对建筑内部人员负荷变化的实时检测;同时,由于建筑物的热惰性,室内热量扩散过程,气体惯性等延迟的存在,室内人员负荷发生变化后,空调系统温度传感器存在一个相当长的滞后时间,导致系统调节动作难以跟随室内负荷实时变化,严重影响了空调系统的运行效果。因此,本文利用计算机视觉技术,将图像信息作为建筑内部人员检测的“软传感器”,实现人员负荷的实时估计;并将人员负荷影响因子引入到空调系统控制中,建立一种基于人员负荷估计的空调系统预测控制策略,优化系统运行过程,这对于指导空调系统节能优化,减少建筑能耗具有重要意义。本文将从以下方面展开研究:(1)针对建筑内部人员负荷估计过程中难以做到实时估计,导致空调系统响应滞后的问题,本文提出一种基于图像信息的建筑人员负荷实时估计模型。首先,应用计算机视觉和深度学习技术,通过摄像头采集建筑内部图像信息,建立一种基于卷积神经网络的端到端的建筑空间人员检测模型;其次,利用人员检测模型建立人员负荷估计模型,实现对人员负荷及其变化量的实时估计,改善传统人员负荷估计方法的不足;最后,通过实验分析,本文提出的基于图像信息的建筑人员负荷实时估计模型,检测实时性和检测精度较传统检测方式有了较大提升。(2)人员检测精度决定了人员负荷估计的性能,针对商场、车站等建筑环境复杂,人员密度变化时高时低的场景,人头检测方法性能有待进一步提升,因此,本文提出一种高低密度空间透视卷积神经网络人群计数模型HSDnet(High and low spatial perspective density convolutional neural network,HSDnet),解决单一的人头检测方法易受到遮挡,摄像头视角变换等因素影响的问题。首先,利用密度图回归模型DME(Density Map Estimation Module,DME)对输入图片进行特征提取,得到图片的密度回归图;其次,根据密度图的颜色变化,利用分割的思想,将密度图进行高低密度区域划分,得到高低密度区域边界,映射到原图,分别得到高密度模块图和低密度模块图;最后,利用不同的人群计数方法,将高密度模块图进行密度图回归方式进行计数,低密度模块图进行直接人头检测方式进行人员计数。通过实验分析可知,HSDnet模型将检测方法和密度图回归方法相结合,改善单一人员计数方法的缺陷,提高人员检测精度,模型拥有更高的鲁棒性和准确性。(3)针对空调系统动态调节过程中由于气体惯性和传感器的固有延迟,造成人员负荷变化时,系统响应难以跟随人员负荷的实时变化,造成高输出的能耗以及低品质的建筑内部环境问题,本文提出了一种基于人员负荷实时估计的空调系统预测控制策略。首先,根据建筑图像信息建立人员检测模型,计算人员负荷实时变化;其次,引入人员负荷控制因子,预测负荷变化带来的室内温度变化趋势;最后,计算系统补偿冷量,调节空调系统冷量供给,改善常规控制方法下大滞后性导致的室内环境品质问题,节能降耗。仿真结果表明,相比常规PID控制,预测控制的温控效果更好,节能效果可达6.70%。同时,人员负荷变化量越大时,预测控制策略表现出更好的控制效果,系统响应速度更快,温控性能越好,节能效果越明显。

关键词：负荷估计空调能耗图像信息预测控制

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基于盲源分离技术的电力负荷曲线估计

基于盲源分离技术的电力负荷曲线估计

作者：刘瑜哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础,也是电能管理系统的核心组成部分。电力系统状态估计理论在70年代初期就已确立,在近十几年中不断得到完善和改进。在解除管制的电力市场下,电力公司仅知道系统的部分参数,... 详细信息

电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础,也是电能管理系统的核心组成部分。电力系统状态估计理论在70年代初期就已确立,在近十几年中不断得到完善和改进。在解除管制的电力市场下,电力公司仅知道系统的部分参数,这样要准确估计出电力用户的负荷是非常困难的。在不知道任何网络参数或拓扑结构的前提下,应用传统的状态估计技术不能估计出负荷曲线。本文应用独立分量分析和核独立分量分析技术估计负荷曲线。本文首先综述了状态估计的发展史和负荷估计的现状。其次论述了独立分量分析和核独立分量分析的理论、研究状况和基本算法。节点负荷是统计相关且高斯分布的,为了符合独立分量分析模型的条件,使用了滤波和加入拉普拉斯分布信号等预处理技术。独立分量分析和核独立分量分析把支路潮流看作是节点负荷的线性混合,利用有限数量的支路潮流测量值估计出节点负荷。实验基于IEEE-14母线系统,分别使用FastICA算法、Infomax算法和核独立分量分析算法,估计了8个节点的有功功率。实验结果表明,使用独立分量分析模型估计的负荷曲线与原负荷曲线的相关系数大于0.9,同样,核独立分量分析算法估计的负荷曲线与原负荷曲线的相关系数接近1.0,比独立分量分析估计的结果更精确。本文最后讨论了估计算法的敏感性问题,主要包括三方面:采样点数、测量噪声和测量信号维数。本文通过改变FastICA算法的目标函数,研究了FastICA算法的改进算法。经过实验证明,改进算法有很好的抗噪声能力,在考虑加性白噪声的情况下,相关系数仍能达到0.95左右。

关键词：状态估计负荷估计有功功率独立分量分析核独立分量分析

面向精细化频率控制的配电网负荷量测软同步方法

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中国电机工程学报 2023年第3期43卷 878-888页

作者：李碧桓李知艺鞠平浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

在新型电力系统中,高比例新能源出力的不确定性对系统频率安全造成了严峻挑战,中低压配电网负荷参与频率控制成为趋势。然而,配电网负荷量测普遍存在时标异步的问题,给在线负荷准确估计带来了困难,对开展精细化频率控制造成影响。鉴于此... 详细信息

在新型电力系统中,高比例新能源出力的不确定性对系统频率安全造成了严峻挑战,中低压配电网负荷参与频率控制成为趋势。然而,配电网负荷量测普遍存在时标异步的问题,给在线负荷准确估计带来了困难,对开展精细化频率控制造成影响。鉴于此,该文提出一种基于软同步的配电网负荷量测联合校正方法。首先,通过分析量测数据矩阵的秩增特性,采用低秩矩阵恢复的思路构建目标函数;在此基础上,采用数据驱动的思路,根据用户用电行为的周期平稳性提出相关约束;以上模型与传统的配电网物理约束和电量平衡约束共同构成了模型–数据联合驱动的凸优化问题。仿真结果验证了该文方法的独特优势,即无需各量测设备误差的概率分布等先验信息,且结果相比传统方法有更高的估计精度。

关键词：配电网负荷估计异步数据软同步低秩矩阵恢复

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非全测量信息的配电网概率潮流算法研究

高电压技术 2006年第4期32卷 108-110页

作者：李晓明张水长尹相根王琬晴吴俊华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074 武汉大学电气工程学院武汉430072

确定性潮流计算在反映配电网运行时的波动情况时存在着缺陷,引入了概率潮流计算理论进行配电网潮流分析。目前我国配电网自动化程度不高,量测装置配置不足,导致概率潮流计算时能获得的负荷数据严重不足。针对确定性潮流计算不能对整个... 详细信息

确定性潮流计算在反映配电网运行时的波动情况时存在着缺陷,引入了概率潮流计算理论进行配电网潮流分析。目前我国配电网自动化程度不高,量测装置配置不足,导致概率潮流计算时能获得的负荷数据严重不足。针对确定性潮流计算不能对整个配电网做出较为准确和全面的评判以及配电网中测量数据不足问题提出了一种基于伪测量数据获取的非全测量信息配电网概率潮流算法,该算法利用配电网中有限的实测量数据,采用某种负荷分配算法来估算伪测量数据;并基于各个节点负荷相互独立,负荷功率分布呈正态分布的假设,根据辐射型配电网的特点,提出了适合辐射型配电网的线性化概率潮流算法,得到了配网各节点电压的概率特性。最后通过计算实例验证了算法的有效性与正确性。

关键词：配电网络概率潮流伪测量非全测量信息负荷估计

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配电网负荷聚类感知与自学习控制

配电网负荷聚类感知与自学习控制

作者：杜明秋华中科技大学

学位级别：硕士

大数据技术的不断发展为电力系统分析控制带来了许多新的思路与挑战,伴随着分布式电源、储能、监控、保护装置的发展,传统配电网已逐步演变成具有可观可控能力的主动配电网。结合电力大数据,本文分别从配电网规划与运行层面开展了相关研... 详细信息

大数据技术的不断发展为电力系统分析控制带来了许多新的思路与挑战,伴随着分布式电源、储能、监控、保护装置的发展,传统配电网已逐步演变成具有可观可控能力的主动配电网。结合电力大数据,本文分别从配电网规划与运行层面开展了相关研究:论文第二章使用网络开源信息提出了配电网的信息收集与负荷估计方法,随后第三章基于改进的聚类算法完成了城市空间负荷分布态势感知,第四章基于深度增强学习算法论述了主动配电网的自学习控制方法并通过第五章的仿真分析论证了该方法的有效性。由于配电网处于电力系统末端,具有地域分布广、电网规模大、数据收集困难的特点,现有系统通常不能满足量测配置的需求,需要借助其他手段开展相关电力信息收集,本文充分利用网络提供的开源信息,运用数据挖掘技术获取有价值的电力用户信息,通过数据筛选与负荷估计构建了城市负荷空间分布样本集,为准确的城市空间负荷估计提供了新思路。本文随后使用改进后的基于密度峰搜索的聚类算法进行城市负荷空间分布感知,以各电力用户样本点的局部密度和间距为指标进行聚类,以聚类群簇作为基本单元,通过分析群簇簇头空间坐标、群簇负荷总量、群簇用户总数、群簇最大半径、群簇平均半径等,建立了以群簇属性为要素的城市电力负荷态势感知模型,通过与实际配电台区对比,可以准确把握城市新增的区域负荷中心、区域负荷中心的迁移、区域负荷密度变化等发展态势,为后期配电网规划如分布式电源与主动负荷的接入位置提供了参考。分布式电源与主动负荷的接入使得配电网具有潮流分析复杂,调控手段多样的特点,难以建立普适的模型开展优化控制,借助量测装置提供的电网数据,本文提出了基于数据驱动的主动配电网自学习控制方法:通过分析配电网观测状态、控制手段、运行目标给出了基于马尔科夫决策过程的自学习控制原理;随后定义了状态-动作估值函数为控制动作选取提供参考,并结合ε-greedy策略使得配电网在自学习初期采取探索性控制,中后期采用经验性控制;结合实际操作样本,采用神经网络进行相似状况拟合,使得配电网能基于观测状态,自主选取控制手段以达到运行目标。本文最后以扩展的IEEE33主动配电网为例,说明了接入分布式电源后带来的电压越限问题,通过控制电动汽车充电桩充放电状态,以较少的投切操作实现了配电网的安全稳定运行,验证了基于数据驱动的配电网自学习控制方法的可行性与有效性。

关键词：开源信息负荷估计聚类算法态势感知主动配电网深度增强学习深度估值神经网络