基于改进遗传编程的负荷建模研究

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1、基于改进遗传编程的负荷建模研究1绪论1.1电力系统负荷建模的研究背景和意义电力系统的分析和研究中，电力系统数字仿真因经济、便捷等特点被作为最常用的科学工具，在电力系统实际运行规划、研究分析中具有十分重要的影响。在某些情况下，若仿真不够精确，甚至可以得到截然相反的特性，其结果也会对社会效益和经济效益产生影响，需要引起高度的重视。由于电力系统由发电机、励磁调节和电力负荷等元件构成，各元件的数学模型精确度都会影响电力系统数字仿真的结果。长久以来，科研人员对发电机，调速和励磁系统，输电线路，变压器等元件都有深度的研究，拥有适

2、合不同仿真精度的数学模型。但在实际的工程应用当中，负荷模型的建立需要依靠建模工先前的知识和经验。同时，负荷由各类不同负荷特性的电器组成使综合负荷呈现出多样、分散等特点。导致负荷模型的精确度经常受外界影响，使得出的结论不够准确，偏差较大[1]。因结论不够准确，往往需要对结果更加保守的进行分析，从而造成设计上过多资金投入在加强系统结构和反事故措施上，在运行上也会导致设备无法充分利用。在电力系统潮流计算、电压稳定性分析、暂态稳定分析、小扰动稳定分析中，都有着负荷模型的存在，所以模型选择的准确与否会对分析结果产生重要的影响。

3、比如在电力系统潮流计算的过程中，通常将功率看作固定不变的一个值，几乎不会将动态的随电压变化而改变的功率值应用在计算中。这种静态模型在一般情况下并没有什么问题，因为在正常情况下，节点电压在额定值附近进行微小的变化，直接通过潮流计算即可求解。但当电网发生变化时，尤其当运行条件极其恶劣时，节点电压就会产生较大范围的波动，如果仍采用功率不会变化的恒功率负荷模型来计算就会无法得到理想的结果甚至无法得到计算结果[2]。当使用功率与电压之间呈函数关系的负荷模型时，如多项式、幂函数等模型就会使潮流计算的结果更加准确。电压稳定与负荷模

4、型的选取是否恰当也有着重要的关联，目前已有文献证明动态负荷模型在稳定性分析及计算中有着重要的作用。相对于其他原因，在稳定性分析计算中负荷对结果的影响占有较大的比重，因此在进行电压稳定问题研究时，要充分的考虑到负荷的动态特性。.........1.2电力系统负荷建模的发展和现状负荷建模首次出现在人们的视野是在1940年前后，期间美国和前苏联科研工做了大量的研究，也为之后的建模工作奠定了牢固的基础。在1960年前后，以美国为首的许多建模工不断进行实测同时得到了许多意义重大的表示功率电压及频率间关系的特性数据，使建模工对负

5、荷特性有了更多的了解。而当时计算机模拟技术也有了质的飞跃，为计算复杂模型提供了可能，因此负荷模型产生了较大突破，开始使用恒阻抗、恒功率，恒电流模型来表示负荷，或者使用与它们相比更加复杂的比如幂指数负荷模型或多项式模型来表示。但这些模型与现在相比还很粗糙，不过已能与当时的电网发展相适应。至1970年左右，随着电力行业的不断发展，研究者们在发电机、原动机调速系统、励磁调节系统等元件建模方面的研究已有大步的跨越[5]。虽然仿真所需负荷模型的精度要求越来越高，但负荷建模却停留在原来的水平，原有的模型已不能满足电网的发展情况。

6、为了打破当时负荷建模落后于其他元件模型的僵局。许多走在电力前沿的国家都为负荷建模做出了大量贡献，比如IEEE及CIGRE也都拥有特别设立的负荷建模相关课题组。美国电科院（ElectricPo等模型。..........2.2负荷模型的参数辨识当负荷的模型结构选定之后，参数辨识过程实质上是解决数值优化问题。建立不同类型的负荷模型时可采用不同的参数辨识方法，通常可使用牛顿法、最小二乘法或者各类非线性的优化方法来进行静态模型的参数辨识工作。而在进行动态模型参数辨识时，参数辨识通常由准则和算法两部分构成，一般可使用最大似然法

7、、最小方差法、最小二乘法来作为准则，对于本文来说即求拟合数据与实测数据差值的平方和，确定完准则后参数的辨识工作就成为了利用优化算法将误差优化至规定范围内。近些年来有许多的优化算法如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，为负荷模型的参数辨识提供了新的思路。.........3遗传编程及其改进......273.1遗传编程的基本理论....273.2遗传编程的基本参数....383.3遗传编程的改进.....383.4小结....404改进遗传编程的静态建模研究.......414.1实验环境的选择.....414.2静态建

8、模仿真实验........424.3仿真结果对比分析........454.4小结....455改进遗传编程的动态建模研究.......475.1基本参数设置.........475.2动态建模仿真实验........475.3小结....505改进遗传编程的动态建模研究动态负荷能够表达有功和无功功率与目前及历史电压幅值、频率之间的关系，可以看