專利名稱：基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的在線負(fù)荷建模并行計算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種計算方法，具體是涉及一種基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的電力系統(tǒng)在線負(fù)荷建模并行計算方法。
背景技術(shù)：
數(shù)字仿真的基礎(chǔ)是建立起電力系統(tǒng)各組成元件的數(shù)學(xué)模型-簡稱建模，其準(zhǔn)確度直接影響仿真結(jié)果的誤差。目前發(fā)電機(jī)組和輸電網(wǎng)絡(luò)的模型已較為成熟，相比之下，負(fù)荷建模發(fā)展則相對較慢，負(fù)荷模型已成了制約計算精度的關(guān)鍵因素之一。負(fù)荷建模是一個非常復(fù)雜的問題，這是因為電力系統(tǒng)負(fù)荷是由許許多多各不相同的用電設(shè)備集合而成，種類繁多；且負(fù)荷組成及負(fù)荷量是隨時間隨機(jī)變化的；還有缺乏負(fù)荷組成的精確數(shù)據(jù)；以及負(fù)荷的不確定性及非線性，它們隨時間及頻率的變化而變化。雖然這些因素的影響使負(fù)荷建模十分困難，但負(fù)荷建模仍是電力系統(tǒng)幾個最重要的研究領(lǐng)域之一。負(fù)荷建模就是研究負(fù)荷母線上的總體負(fù)荷吸收的功率隨負(fù)荷母線的電壓和頻率的變動而變化的關(guān)系。負(fù)荷建模的總體測辨法因其能夠辨識出負(fù)荷動態(tài)特性而成為目前國內(nèi)廣泛使用的一種方法。基于量測技術(shù)的總體測辨法最大的困難在于實測數(shù)據(jù)的獲取，其數(shù)據(jù)的獲取須有良好的硬件環(huán)境，需要在各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)處都安裝負(fù)荷特性數(shù)據(jù)記錄裝置進(jìn)行同步高精度實測數(shù)據(jù)采集，并依托各種通信技術(shù)將數(shù)據(jù)傳回。負(fù)荷以其大量性、多樣性和隨機(jī)性成為建模的難點(diǎn)，而這恰恰需要依靠基于計算機(jī)技術(shù)裝置的長期測量和外部特性等值的辨識技術(shù)，才能得到負(fù)荷的統(tǒng)計規(guī)律。負(fù)荷建模的另一個困難之處在于以前的關(guān)注的重點(diǎn)在于系統(tǒng)負(fù)荷建模的準(zhǔn)確性， 很少關(guān)心到負(fù)荷建模的時效性，只采用傳統(tǒng)串行的計算方法來處理有關(guān)辨識數(shù)據(jù)，而對大批量系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)無法進(jìn)行高效處理，開發(fā)的有關(guān)負(fù)荷建模平臺軟件實在難以承受大規(guī)模的負(fù)荷建模辨識計算任務(wù)。負(fù)荷模型和參數(shù)辨識算法問題是負(fù)荷建模的另一個難點(diǎn)。目前，各地區(qū)電力調(diào)度部門逐漸采用一定比例的感應(yīng)電動機(jī)并聯(lián)ZIP(高儲存密度的磁盤驅(qū)動器與磁盤)的負(fù)荷模型，實踐表明該模型能準(zhǔn)確描述負(fù)荷特性并具有一定的泛化能力，已經(jīng)應(yīng)用于新版的BPA 仿真程序中。但應(yīng)用該模型需要辨識的參數(shù)較多，存在多峰值，極值點(diǎn)差異細(xì)微，解空間復(fù)雜等特點(diǎn)。求解參數(shù)辨識最常用的方法有最小二乘法等傳統(tǒng)的優(yōu)化算法以及以遺傳算法為代表的人工智能算法，傳統(tǒng)優(yōu)化算法受初值影響較大，收斂困難。遺傳算法存在全局收斂性差，容易產(chǎn)生個體退化等問題，且計算時間較長。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就在于提供一種基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的在線負(fù)荷建模并行計算方法，可有效地減少辨識計算時間，且能使整個負(fù)荷辨識軟件應(yīng)用平臺具有較好的時效性能、良好的并行伸縮性和加速比，合適于在實際工程中應(yīng)用。解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采取如下的技術(shù)方案
一種基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法，其特征在于通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲取電網(wǎng)擾動數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用基于非對稱擾動數(shù)據(jù)的動態(tài)負(fù)荷模型和改進(jìn)克隆選擇并行計算算法進(jìn)行參數(shù)辨識，輸出辨識模型參數(shù)和擬合曲線；具體步驟包括(I)采集數(shù)據(jù)通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問接口，獲取負(fù)荷變電站發(fā)生故障或者電壓擾動時的三相電壓和電流瞬時值；(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對三相電壓和電流瞬時值進(jìn)行三點(diǎn)五次平滑濾波，校正采樣通道的零漂和不一致數(shù)據(jù)；采用正序基波空間旋轉(zhuǎn)矢量坐標(biāo)變換方法，將預(yù)處理后的靜止坐標(biāo)系下的三相電壓和電流瞬時值，變換到同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的空間矢量值，并計算負(fù)荷建模所需的電壓、頻率、有功功率和無功功率；在此數(shù)據(jù)預(yù)處理中考慮到并行計算的處理，可以節(jié)約一些時間，提高了數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中的平臺的時效性能；(3)非對稱擾動數(shù)據(jù)負(fù)荷建模負(fù)荷模型建立在變壓器高壓側(cè)母線上，將下級網(wǎng)架下的負(fù)荷等值為電力系統(tǒng)分析軟件PSD-BPA中的三階感應(yīng)電動機(jī)模型并聯(lián)ZIP靜態(tài)負(fù)荷模型，數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的電壓和頻率作為負(fù)荷模型的輸入數(shù)據(jù)，有功功率和無功功率作為負(fù)荷模型的實際輸出數(shù)據(jù)，建立待辨識的負(fù)荷模型；(4)動態(tài)負(fù)荷模型參數(shù)并行辨識使用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法對動態(tài)負(fù)荷模型進(jìn)行辨識從而得到負(fù)荷模型參數(shù)；極大地提高了動態(tài)負(fù)荷模型辨識平臺軟件的計算效倉泛;(5)參數(shù)校核辨識得到的動態(tài)負(fù)荷模型，在不同的故障情況下，比較其模型輸出功率與實際測量的負(fù)荷功率擬合情況，校驗?zāi)Ｐ偷聂敯粜裕?6)結(jié)果輸出根據(jù)BPA電動機(jī)模型輸出MI卡和擬合曲線。所述的電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)IEEEl 159. 3的PQDIF格式存儲在后臺數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)接口在線檢索到電網(wǎng)擾動事件發(fā)生時三相電壓電流瞬時值數(shù)據(jù)，篩選適合進(jìn)行負(fù)荷建模的數(shù)據(jù)，通過數(shù)值計算轉(zhuǎn)換到負(fù)荷建模需要的電壓、頻率、有功功率及無功功率電氣量。在此過程中也充分考慮了并行計算的特點(diǎn)提高了負(fù)荷建模數(shù)據(jù)的篩選的時效性要求，減小了數(shù)據(jù)篩選時間，提高了這一過程的速度。所述的(4)使用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法對動態(tài)負(fù)荷模型進(jìn)行辨識從而得到負(fù)荷模型參數(shù)的具體步驟是(I)預(yù)處理后負(fù)荷數(shù)據(jù)V、f、P、Q(2)設(shè)定待辨識參數(shù)的取值區(qū)間，Iteraiong = 0,即將待辨識的參數(shù)作為抗體,在
區(qū)間內(nèi)實數(shù)編碼；(3)隨機(jī)生成初始抗體將滿足電動機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行條件的抗體加入抗體群并計算親和度，直到抗體種群達(dá)到一定規(guī)模；(4)計算出實滑差、功率因數(shù)是否滿足要求，Y則進(jìn)入步驟(5)，N則返回步驟(3)(5)計算親和度，加入抗體種群隨機(jī)選擇3個抗體，兩兩抗體的各分量之間在參數(shù)辨識范圍內(nèi)進(jìn)行內(nèi)插和外推，計算親和度，選擇親和度最高的抗體替換父代抗體；(6)抗體總?cè)菏欠襁_(dá)到一定規(guī)模，Y則進(jìn)入下一步，N則返回步驟(3)；(7)克隆、搞死編譯、定向進(jìn)化；
(8)種群最高親和度Jmax < e，或者滿足最大迭代次數(shù)，Y輸出計算結(jié)果，退出；N Iteration+1(9) Iteration% 5 = 0(進(jìn)化是否超過5代)，Y進(jìn)入步驟(10), N返回步驟(J)；(10)抗體抑制去除抗體距離太近的低親和力抗體；(11)返回步驟(6)。使用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法對負(fù)荷模型參數(shù)進(jìn)行辨識，與傳統(tǒng)的免疫算法相結(jié)合，將目標(biāo)函數(shù)作為抗原，將待辨識的參數(shù)作為抗體，引入定向進(jìn)化和抗體濃度抑制機(jī)制。這一階段將改進(jìn)克隆選擇算法進(jìn)行并行計算的改造，極大的縮短了單個負(fù)荷模型建模的辨識時間，從而整體上較大程度地縮短了總體負(fù)荷建模的辨識時間，極大程度地提高了負(fù)荷建模應(yīng)用平臺的時效性。所述的動態(tài)負(fù)荷模型，采用了電力系統(tǒng)仿真軟件BPA中的三階感應(yīng)電動機(jī)模型并聯(lián)ZIP靜態(tài)負(fù)荷模型，以機(jī)電暫態(tài)穩(wěn)定數(shù)據(jù)文件MI卡格式輸出并配以擬合曲線。本發(fā)明的重點(diǎn)，就在于已取得相關(guān)負(fù)荷建模的準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上，采用并行計算算法改造原有傳統(tǒng)負(fù)荷建模的算法，從而極大的改進(jìn)與開拓了負(fù)荷建模的視野，使負(fù)荷建模從學(xué)術(shù)實驗研究狀態(tài)進(jìn)入到真正工業(yè)級應(yīng)用的狀態(tài)，為負(fù)荷建模的真正運(yùn)用具有了良好的時效性能。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法， 在充分利用電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)，具有異地多通道、高精度測量，大容量存儲，高速通信和數(shù)據(jù)共享等技術(shù)特點(diǎn)，從電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中獲取電網(wǎng)擾動數(shù)據(jù)，實現(xiàn)大跨度電網(wǎng)各個負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的動態(tài)負(fù)荷建模，從而有效地解決了負(fù)荷建模的數(shù)據(jù)來源問題；本發(fā)明采用非對稱擾動數(shù)據(jù)負(fù)荷建模的方法，既適用于三相對稱故障，也適用于電網(wǎng)的非對稱自然擾動，是對傳統(tǒng)負(fù)荷建模總體測辨法的擴(kuò)充；本發(fā)明采用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法辨識負(fù)荷模型參數(shù)，辨識精度高，魯棒性強(qiáng)，具有全局收斂的特點(diǎn)；本發(fā)明對負(fù)荷模型進(jìn)行辨識后輸出BPA 電動機(jī)模型MI卡，可直接用在電力系統(tǒng)計算分析軟件BPA的仿真計算中。極大地改進(jìn)了原有的負(fù)荷建模算法因長期使用串行計算導(dǎo)致計算效能較低，無法利用動態(tài)負(fù)荷建模的計算機(jī)資源的特點(diǎn)，使大規(guī)模處理電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的負(fù)荷建模軟件平臺計算耗時較多，無法滿足實際負(fù)荷建模的需要。而采用負(fù)荷建模的并行計算方法則有效地提高了解決負(fù)荷建模這一個關(guān)鍵性應(yīng)用問題，具有較好的時效性及加速比。它使得負(fù)荷建模從學(xué)術(shù)實驗室狀態(tài)到工業(yè)級應(yīng)用成為可能。


圖1為基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法原理流程圖；圖2為數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的流程圖；圖3為采用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法進(jìn)行參數(shù)辨識的流程圖；圖4為電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測到的某變電站發(fā)生的一次電壓擾動事件的三相電
壓波形；圖5為使用本發(fā)明辨識得到的動態(tài)響應(yīng)與實際測量的動態(tài)響應(yīng)對比圖；圖6為不同故障情況下的動態(tài)響應(yīng)與實際測量的動態(tài)響應(yīng)對比圖。
具體實施例方式以下結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例做進(jìn)一步詳述?；陔娔苜|(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模方法是一種利用電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)在線獲取數(shù)據(jù)，采用非對稱擾動數(shù)據(jù)負(fù)荷建模的方法，該方法實施流程圖如圖I所示，具體步驟如下I.通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問接口，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)庫記錄的電網(wǎng)擾動事件， 對于新增記錄的電網(wǎng)擾動事件，讀取負(fù)荷變電站發(fā)生故障或者電壓擾動時的三相電壓和電流瞬時值。2.對三相電壓和電流瞬時值進(jìn)行三點(diǎn)五次平滑濾波，校正采樣通道的零漂和不一致數(shù)據(jù)。采用正序基波空間旋轉(zhuǎn)矢量坐標(biāo)變換方法，將預(yù)處理后的靜止坐標(biāo)系下的三相電壓和電流瞬時值，變換到同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的空間矢量值。當(dāng)d軸與A相電壓向量方向重合時，q軸電壓向量等于0，計算負(fù)荷建模所需的電壓、頻率、有功功率和無功功率，該步驟的流程圖如圖2所示，具體如下I)讀取三相電壓和電流瞬時值；2)取均值、進(jìn)行三點(diǎn)五次平滑濾波；3)坐標(biāo)變換，abc坐標(biāo)變換為a @ 0坐標(biāo)；4)反三角變換,求旋轉(zhuǎn)矢量相角；5)由旋轉(zhuǎn)矢量相角求頻率；6)求 P、Q、U;7)求 V、F、P、Q。在此一步驟中同時考慮了并行數(shù)據(jù)處理，加速有關(guān)數(shù)據(jù)處理速度。3.采用三階感應(yīng)電動機(jī)模型并聯(lián)ZIP的動態(tài)負(fù)荷模型，將所研究的負(fù)荷模型建立在變壓器高壓側(cè)母線上。步驟2得到的電壓和頻率作為負(fù)荷模型的輸入數(shù)據(jù)，有功功率和無功功率作為負(fù)荷模型的實際輸出數(shù)據(jù)。待辨識的三階感應(yīng)電動機(jī)并聯(lián)ZIP的動態(tài)負(fù)荷模型狀態(tài)向量方程為 rdE'
dt
-.[E^(X-Xl)IJ-COb(COr-CO)E'
dE' I⑴
=-萬[五;-(I-X')Id] + COb (COr - CoWd{1)
警=JiiKId + K1q)-tL + Bmr + C)]
J
輸出方程為
\n =UdId+ P0 [kpZ (U /U0)2+ kpl (UIU0) + kpP ](2)
I1 = -UdIq + Q0 [kqZ (U/U0)2+ kqI (f//t/0)+V ]
約束方程為
權(quán)利要求
1.一種基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法，其特征在于，通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲取電網(wǎng)擾動數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用基于非對稱擾動數(shù)據(jù)的動態(tài)負(fù)荷模型和改進(jìn)克隆選擇并行計算算法進(jìn)行參數(shù)辨識，輸出辨識模型參數(shù)和擬合曲線；具體步驟包括(1)采集數(shù)據(jù)通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問接口，獲取負(fù)荷變電站發(fā)生故障或者電壓擾動時的三相電壓和電流瞬時值；(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對三相電壓和電流瞬時值進(jìn)行三點(diǎn)五次平滑濾波，校正采樣通道的零漂和不一致數(shù)據(jù)；采用正序基波空間旋轉(zhuǎn)矢量坐標(biāo)變換方法，將預(yù)處理后的靜止坐標(biāo)系下的三相電壓和電流瞬時值，變換到同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的空間矢量值，并計算負(fù)荷建模所需的電壓、頻率、有功功率和無功功率；(3)非對稱擾動數(shù)據(jù)負(fù)荷建模負(fù)荷模型建立在變壓器高壓側(cè)母線上，將下級網(wǎng)架下的負(fù)荷等值為.電力系統(tǒng)分析軟件BPA中的三階感應(yīng)電動機(jī)模型并聯(lián)ZIP靜態(tài)負(fù)荷模型， 數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的電壓和頻率作為負(fù)荷模型的輸入數(shù)據(jù)，有功功率和無功功率作為負(fù)荷模型的實際輸出數(shù)據(jù)，建立待辨識的負(fù)荷模型；(4)動態(tài)負(fù)荷模型參數(shù)并行辨識使用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法對動態(tài)負(fù)荷模型進(jìn)行辨識從而得到負(fù)荷模型參數(shù)；(5)參數(shù)校核辨識得到的動態(tài)負(fù)荷模型，在不同的故障情況下，比較其模型輸出功率與實際測量的負(fù)荷功率擬合情況，校驗?zāi)Ｐ偷聂敯粜裕?6)結(jié)果輸出根據(jù)BPA電動機(jī)模型輸出MI卡和擬合曲線。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法，其特征在于所述的電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)IEEE1159. 3的PQDIF格式存儲在后臺數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)接口在線檢索到電網(wǎng)擾動事件發(fā)生時三相電壓電流瞬時值數(shù)據(jù)，篩選適合進(jìn)行負(fù)荷建模的數(shù)據(jù)，通過數(shù)值計算轉(zhuǎn)換到負(fù)荷建模需要的電壓、頻率、有功功率及無功功率電氣量。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法，其特征在于所述的不走(4)使用改進(jìn)克隆選擇并行計算算法對負(fù)荷模型參數(shù)進(jìn)行辨識，與傳統(tǒng)的免疫算法相結(jié)合，將目標(biāo)函數(shù)作為抗原，將待辨識的參數(shù)作為抗體，引入定向進(jìn)化和抗體濃度抑制機(jī)制；具體步驟包括(I)預(yù)處理后負(fù)荷數(shù)據(jù)V、f、P、Q;(2)設(shè)定待辨識參數(shù)的取值區(qū)間，Iteraiong=O,即將待辨識的參數(shù)作為抗體，在
區(qū)間內(nèi)實數(shù)編碼；(3)隨機(jī)生成初始抗體將滿足電動機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行條件的抗體加入抗體群并計算親和度，直到抗體種群達(dá)到一定規(guī)模；(4)計算出實滑差、功率因數(shù)是否滿足要求，Y則進(jìn)入步驟(5)，N則返回步驟(3)；(5)計算親和度，加入抗體種群隨機(jī)選擇3個抗體，兩兩抗體的各分量之間在參數(shù)辨識范圍內(nèi)進(jìn)行內(nèi)插和外推，計算親和度，選擇親和度最高的抗體替換父代抗體；(6)抗體總?cè)菏欠襁_(dá)到一定規(guī)模，Y則進(jìn)入下一步，N則返回步驟(3)；(7)克隆、搞死編譯、定向進(jìn)化；(8)種群最高親和度Jmax< E，或者滿足最大迭代次數(shù)，Y輸出計算結(jié)果，退出；N(9)Iteration%5=0 (進(jìn)化是否超過5代)，Y進(jìn)入步驟(10)，N返回步驟(7)；(10)抗體抑制去除抗體距離太近的低親和力抗體；(11)返回步驟(6)。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的負(fù)荷建模并行計算方法，其特征在于所述的動態(tài)負(fù)荷模型，采用電力系統(tǒng)仿真軟件BPA中的三階感應(yīng)電動機(jī)模型并聯(lián)ZIP靜態(tài)負(fù)荷模型，以機(jī)電暫態(tài)穩(wěn)定數(shù)據(jù)文件MI卡格式輸出并配以擬合曲線。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于電能監(jiān)測系統(tǒng)的電力系統(tǒng)負(fù)荷建模并行計算方法利用電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲取電網(wǎng)擾動數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)克隆選擇算法對該模型進(jìn)行并行計算辨識處理；在不同的故障情況下校驗?zāi)Ｐ洼敵龉β逝c實際測量的負(fù)荷功率擬合情況，按照BPA電動機(jī)模型輸出MI卡和擬合曲線。本發(fā)明利用電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)克隆選擇并行算法辨識負(fù)荷模型參數(shù)，辨識精度高，具有全局收斂的特點(diǎn)，運(yùn)行速度快，且具有擬實時性的特點(diǎn)，且根據(jù)實際需要具有良好的伸縮性和加速比，適于實際工程應(yīng)用，提高了負(fù)荷建模過程的時效性和易用性，使復(fù)雜情況下負(fù)荷建模工作的軟件平臺運(yùn)行效率得到了較大程度的提高和改善。
文檔編號H02J3/00GK102545218SQ20121003606
公開日2012年7月4日 申請日期2012年2月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月17日
發(fā)明者尹建華, 曹亞龍 申請人:廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院