统计综合法电力系统负荷建模平台的开发

电力系统中的负荷建模技术在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。

而负荷建模技术作为电力系统分析与控制中的关键环节，对于准确评估电力系统的性能、规划电力网络以及保障供电的可靠性具有极其重要的意义。

那么，什么是电力系统中的负荷建模呢？简单来说，负荷建模就是对电力系统中用户所消耗的电力负荷特性进行数学描述和建模。

这就好比我们要了解一个人的行为习惯，需要对他的日常活动进行观察和总结一样。

在电力系统中，负荷并不是一成不变的，它会随着时间、季节、天气等因素而发生变化。

比如在炎热的夏天，空调的使用量会大幅增加，导致电力负荷急剧上升；而在深夜，大多数用户都在休息，负荷则相对较低。

因此，准确地建立负荷模型，对于电力系统的运行和规划是非常必要的。

负荷建模的方法多种多样，常见的有统计综合法、总体测辨法以及故障拟合法等。

统计综合法是通过对大量用户的用电数据进行统计分析，综合得出负荷的特性模型。

这种方法就像是对一个群体的行为进行大数据分析，找出普遍规律。

首先，需要收集各类用户的用电设备信息、使用时间等详细数据。

然后，根据这些数据，计算出不同类型用户在不同时间段的负荷特性。

最后，将这些特性综合起来，形成整个电力系统的负荷模型。

这种方法的优点是能够较为全面地考虑各种用户的情况，但缺点是数据收集的工作量巨大，而且对于一些新兴的用电设备和用电行为可能难以准确预测。

总体测辨法是通过在实际电力系统中进行测量和辨识，获取负荷的模型参数。

想象一下，我们在电力系统中安装各种测量仪器，实时监测负荷的变化情况，然后通过特定的算法和软件对这些数据进行分析和处理，从而得到负荷模型。

这种方法的优点是能够直接反映实际负荷的特性，但也存在一些局限性，比如测量误差可能会影响模型的准确性，而且对于复杂的电力系统，测量和辨识的难度较大。

故障拟合法则是通过对电力系统故障时的负荷响应数据进行分析，来建立负荷模型。

当电力系统发生故障时，负荷会出现相应的变化，通过研究这些变化，可以了解负荷的动态特性。

电力系统中的负荷预测模型的建立与优化概述：电力系统中的负荷预测是为了准确预测电力系统未来一段时间的负荷需求，从而实现电力系统的合理调度和优化运行。

合理的负荷预测能够帮助电力公司做出准确的发电计划，并有效避免发电与用电之间的不平衡，从而提高电力系统的供电可靠性和经济性。

本文将介绍电力系统中负荷预测模型的建立与优化方法。

1. 负荷预测模型的建立在电力系统中建立负荷预测模型需要考虑多个因素，包括历史负荷数据、天气数据以及其他相关变量等。

以下是一些常用的负荷预测模型：1.1 统计模型统计模型是一种基于历史数据的预测方法。

常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型等。

时间序列模型用于分析历史负荷数据中的趋势、季节性和周期性，并预测未来的负荷趋势。

回归模型则将负荷数据与其他相关变量（如天气数据、人口数据等）进行回归分析，以预测未来的负荷需求。

1.2 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作方式的数学模型。

通过训练神经网络模型，可以学习负荷数据的非线性关系，并预测未来的负荷需求。

常用的神经网络模型包括多层感知器、循环神经网络等。

1.3 模糊系统模型模糊系统模型基于模糊逻辑理论，将模糊集合理论引入负荷预测中。

通过建立模糊规则库，模糊系统模型可以对复杂的负荷数据进行预测，并考虑到不确定性和模糊性。

2. 负荷预测模型的优化负荷预测模型的建立只是第一步，为了进一步提高预测准确性，还需要对模型进行优化。

以下是一些常用的负荷预测模型优化方法：2.1 特征工程特征工程是指对原始数据进行筛选、转换和组合，以提取出对负荷预测有用的特征。

常用的特征包括历史负荷数据的滞后特征、季节性特征、节假日特征等。

通过合理选择和组合这些特征，可以提高负荷预测模型的准确性。

2.2 参数调优负荷预测模型中的参数对预测结果有重要影响。

通过参数调优可以使得模型更加适应实际情况。

参数调优的方法有网格搜索、遗传算法、模拟退火等。

在进行参数调优时，需要结合实际情况和历史数据进行合理设置。

统计综合法负荷建模中的调查方法及应用_王琦第34卷第2期电网技术V ol. 34 No. 2 2010年2月Power System Technology Feb. 2010 文章编号：1000-3673（2010）02-0104-05 中图分类号：TM 714 文献标志码：A 学科代码：470·4051统计综合法负荷建模中的调查方法及应用王琦1，张文朝1，汤涌1，赵兵1，邱丽萍1，高洵2，邵广惠3，熊卫红4，史可琴5（1．中国电力科学研究院，北京市海淀区100192；2．华北电网有限公司，北京市宣武区 100053；3．东北电网有限公司，辽宁省沈阳市110006；4．华中电网有限公司，湖北省武汉市 430077；5．西北电网有限公司，陕西省西安市 710048）A New Load Survey Method and Its Application in Component Based Load ModelingWANG Qi1, ZHANG Wen-chao1, TANG Yong1, ZHAO Bing1, QIU Li-ping1,GAO Xun2, SHAO Guang-hui3, XIONG Wei-hong4, SHI Ke-qin5(1. China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China; 2. North China Grid Co., Ltd., Xuanwu District, Beijing 100053, China; 3. Northeast China Grid Co., Ltd., Shenyang 110006, Liaoning Province, China; 4. Central China Grid Co., Ltd., Wuhan 430077, Hubei Province, China; 5. Northwest China Grid Co., Ltd., Xi’an 710048, Shaanxi Provine, China) ABSTRACT: A new load survey method, which combines load screening on all substations with detailed investigation of typical substations, for synthesis load modeling (SLM) is presented. Firstly, the main process of load survey is described; then the classification indices based on load characteristics and theprinciple of load `classification are expounded in detail, on this basis the census table of load characteristics is drawn up and both sources of survey data and objects to be surveyed are decided; and then, the statistical analysis on load characteristic data from general survey is performed and by use of the results of survey and statistics the 220kV substations, i.e., the load nodes, are classified. Taking the regionality of substation locations into account, the principle to select typical substations, in which the load constituents and types are considered, is proposed, and according to the proposed principle typical substations for each kinds of loads are chosen, and the detailed census forms for these typical loads are designed. Using the proposed method, the survey with higher accuracy can be achieved under relatively low survey complexity. The proposed load survey method is successfully applied in Central China Power Grid, North China Power Grid, Northwest China Power Grid and Northeast China Power Grid.KEY WORDS: load modeling; substation; investigation and statistics; load classification摘要：介绍了统计综合法建模中的一种新的负荷调查方法，该方法结合了对所有变电站的负荷普查及对典型变电站的详细调查。

统计综合法电力系统负荷建模平台的开发的开题报告一、选题背景随着电力系统的发展，系统运行越来越复杂，发电能力和供电量也不断增加。

然而，如何合理地规划电力系统的负荷，提高系统运行效率和稳定性，是电力系统发展的关键问题。

目前，电力系统负荷的建模方法与工具已经成为电力系统规划和运行的重要工具之一。

因此，本文将基于统计综合法，开发一款电力系统负荷建模平台。

二、选题意义1. 提高电力系统规划的准确性电力系统规划需要针对充足的负荷，进行规划和建设。

通过建立电力系统的负荷建模平台，可以更好地预测电力系统未来的负荷需求，提高电力系统规划的准确性。

2. 优化电力系统的运行通过建立电力系统的负荷建模平台，可以分析电力系统运行过程中的负荷变化，优化电力系统的运行。

3. 帮助节能减排通过建立电力系统的负荷建模平台，可以更好地预测电力系统未来的负荷需求，不仅可以协助电力系统规划和运行，同时也可以帮助节能减排，降低能源消耗和环境污染。

三、研究内容本文针对电力系统负荷建模问题，以统计综合法为基础，开发一款电力系统负荷建模平台。

具体包括以下几个方面：1. 数据预处理利用数据挖掘、统计学等方法，对电网运行中的数据进行预处理。

2. 数据分析采用回归分析、时间序列分析等统计分析方法，对电网负荷需求进行分析和预测。

3. 模型构建利用Python语言建立电网负荷预测模型，结合机器学习、神经网络等技术，建立多元回归模型和ARIMA模型，实现电网负荷的预测和预警。

4. 系统开发基于Python语言和PyQt框架，开发一款交互式电力系统负荷建模平台，满足用户对电网运行数据的可视化、分析和预测的需求。

四、论文目标1. 建立基于统计综合法的电力系统负荷预测模型，提高电力系统负荷预测的准确性。

2. 开发一款交互式电力系统负荷建模平台，满足用户对电网运行数据的可视化、分析和预测的需求，并提高电力系统的运行效率和稳定性。

五、论文进度安排时间节点 | 计划内容--- | ---2021年6月 | 题目选定、开题报告撰写2021年7月~8月 | 调研和论文撰写2021年9月~12月 | 数据预处理、数据分析和模型构建2022年1月~4月 | 系统开发和测试2022年5月~8月 | 论文撰写和提交六、论文的创新点1. 采用统计综合法，并结合机器学习、神经网络等技术，建立多元回归模型和ARIMA模型，提高电力系统负荷预测的准确性。

统计综合法电力系统负荷建模平台的开发方艳江苏省电力公司常州供电公司，江苏常州213000摘要：电力系统规划、运行、控制决策中需要利用计算机进行大量的分析计算，这就需要选用各种电力元件的数学模型，综合负荷模型就是其中之一。

建模有多种方法，文章针对统计综合法在负荷建模过程中的应用进行分析，统计综合法是负荷建模重要的一种方法，当今背景环境下得到了人们的喜爱。

关键词：统计综合法；电力系统；负荷建模中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1671-5810（2015）53-0142-02引言作为电力系统综合负荷的一种重要的建模方法，统计综合法的基本思想是将负荷看成个别用户的集合，首先是把用户的元件进行分类，并对各种类型元件的平均特性进行确定，然后将各类元件所占的比重分别统计出来，最后得出总体的负荷模型的综合数据。

由于该方法物理概念清晰，在负荷构成特性的基础信息准确、完整的前提下实现简单，因而受到一定程度的重视。

1 负荷模型的相关概念在电力系统运行过程中，当系统受到扰动时，这个暂态过程中各个负荷点的电压、频率都会出现一定的变化，相应的各类负荷获取的功率也会发生一定的变化，在这种情况下，我们提出了负荷特性这一概念，即负荷功率随着电压、频率的变化而发生变化的特性。

通过进一步研究发现，负荷特性主要有两种形态，分别是动态特性和静态特性。

为了更好的描述负荷的这两种形态，所以通过一定手段列出其特性的解析式，这就是我们将在文中重点讨论的负荷模型。

对于静态特性，我们可以通过代数方程来描述，而静态特性则需要通过微分方程、差分方程和状态方程来描述。

负荷模型依据其描述的特性，主要分为静态负荷模型、机理动态模型、和非机理动态模型。

其中静态负荷模型能够反映负荷有功、无功功率随着系统频率和电压变化而发生的变化；机理动态负荷模型则是以物理和电学等一些基本定律作为基础，通过对负荷各种平衡关系的分析，通过列出相关方程式而得到的模型；而非机理模型指的是在系统辨识理论发展过程中，通过对大量具体的动态系统建模进行概括总结得到的一种数学模型，该模型能够很好的对动态系统进行描述。

电力负荷建模的在线统计综合法陈　谦1,黄文英2,李　成1,方朝雄2,赵红嘎2,施雄华1,鞠　平1(1.河海大学电气工程学院,江苏省南京市210098;2.福建电力调度通信中心,福建省福州市350003)摘要:常规的负荷建模统计综合法工作量较大,精确性不够,无法考虑负荷随时间变化的特性。

文中提出充分利用营销部门负荷控制系统采集的用户侧功率信息和能量管理系统(EM S )提供的变电站功率信息,结合经过简化的抽样人工调查统计,实现负荷建模的在线统计综合。

由于负荷控制系统和EMS 对用户基本资料与实际用电情况可自动更新,因此,负荷模型参数可以实现动态、长效管理。

给出了在福建电网安兜变电站实际应用的结果。

关键词:负荷控制建模;在线统计综合法;负荷控制系统;抽样调查中图分类号:TM 714收稿日期:2007-04-18;修回日期:2007-09-02。

国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2004CB217901);国家自然科学基金重大项目(50595412)。

0　引言时至今日,研究人员已提出了不少负荷建模方法[1-15]。

其中,统计综合法[1-6,12-13]的基本思想是将负荷看成个别用户的集合,先将这些用户的电器分类,并确定各种类型电器的平均特性,然后统计出各类电器所占的比重,最后综合得出总体的负荷模型。

美国电力科学研究院(EPRI )联合开发的LOADS YN 软件体现了其典型成果[1]。

统计综合法的优点是物理模型比较清晰、概念明确,便于人们定性了解负荷特性。

但是,常规的统计综合法也有不少缺点,包括:①调查所得负荷容量与实际负荷功率并不一致,因为存在同时率的问题,并非所有设备都是同时24h 投入使用的,因此,需要进行分时段调查统计;②随着时间的推移,实际负荷功率、负荷构成以及网络结构都可能发生变化,如果对负荷进行一次调查统计建模工作后就想一劳永逸,是难以达到准确度要求的。

当然,实际系统结构和负荷构成的变化也是逐步、缓慢的,因此,需要在线调用各种数据,进行负荷模型参数的定期(例如按照季节)更新,达到负荷建模长效动态管理的目的;③对用户和设备分类繁多,调查工作需花费大量人力物力。

电力系统负荷建模方法研究作者：黄树深来源：《科技探索》2013年第08期摘要：高压母线上的综合负荷由许多动态用电设备和静态用电设备，以及输配电网络和并联补偿电容等构成，这些设备分散在一定的区域内，与高压母线的电气距离各不相同，其特性和运行状态各异，而且负荷的构成和运行状态随时间气候等因素变化而改变，不同地区的负荷也有很大差异，这些因素使得建模非常困难。

上世纪七十年代以来的大量研究使负荷建模取得了一定的进展，但离问题的解决仍有一定的距离，大量的研究结果表明，负荷特性对电力系统仿真结果有重要影响，这表现在不同的负荷特性对电力系统的暂态稳定、电压稳定等具有不同程度的影响，在临界情况下，计算结果可能发生质的变化，因此电力负荷建模是一项很复杂的工作。

关键词：电力系统负荷建模研究电力系统的特点是电能不能大量的储存，正常运行时电能的生产、传输、消耗要求保持动态平衡，系统的各个组成部分通过电气的联系而联结成为一个整体，系统中任何一个元件发生故障可以瞬间波及全网，从而可能对系统的安全运行带来负面影响，甚至可能造成系统不稳定，因此可能造成严重的经济损失和社会影响，为此保证电力系统安全可靠运行是电力系统规划和运行的首要任务。

1.电力负荷建模的总体原则1.1可用性原则电力负荷建模具有时变性、随机性、分布性、多样性、非连续性等特点，多年来虽然人们做了大量努力，但要对所有负荷点、所有时间点建立精确模型可能是不现实的。

虽然不能做到定量完全精确，但至少要做到定性正确。

所以，在目前只能考虑建立可用的负荷模型，对该模型的最基本的要求是能够反映负荷的实际本质特征。

1.2实用性原则电力负荷建模的目的当然是为了应用。

这就要求模型在能够反映负荷本质的前提下要尽量简单，最好与现有电力系统计算程序能够衔接。

同时要求方法也要尽量简单，最好少做系统性的大规模试验尤其是稳定试验。

1.3针对性原则美国等国家进行了大量实际负荷参数的研究，给出了推荐参数。

电力系统中的负荷预测模型构建教程摘要：本文将介绍电力系统中负荷预测模型的构建过程。

首先，我们将讨论负荷预测的背景和重要性。

接着，我们将介绍负荷数据的获取和预处理，包括数据清洗、平滑和分析。

然后，我们将讨论常用的负荷预测模型，包括基于统计学方法和机器学习方法的模型。

最后，我们将详细讲解负荷预测模型的构建流程，并提供一些实用的建议和技巧。

1. 引言电力系统中的负荷预测是确保供电的稳定性和优化运行的重要任务。

准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划、优化能源利用以及合理调度电力设备，从而提高电力系统的运行效率。

2. 负荷数据的获取和预处理负荷数据的获取是负荷预测的关键一步。

我们可以通过各种手段获取负荷数据，包括实时监测设备、历史数据和第三方数据源等。

获取到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、平滑和分析。

数据清洗可以去除噪声和异常值，确保数据的准确性和一致性。

数据平滑可以消除季节性和周期性的波动，使负荷数据更加平稳。

数据分析可以通过可视化和统计方法找出数据的规律和趋势。

3. 常用的负荷预测模型经验和数据证明，负荷预测模型可以分为两类：基于统计学方法和机器学习方法。

统计学方法包括时间序列模型、回归模型和指数平滑模型等。

时间序列模型基于历史数据的趋势和周期性进行预测，包括自回归移动平均模型(ARIMA)和季节性自回归移动平均模型(SARIMA)等。

回归模型通过构建关系模型来进行负荷预测，包括线性回归、非线性回归和多变量回归等。

指数平滑模型通过考虑最近的数据加权平均来预测负荷，包括简单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑等。

机器学习方法包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。

这些方法通过训练模型来建立负荷预测的关系，可以适应更复杂的数据模式和趋势。

4. 负荷预测模型的构建流程在构建负荷预测模型时，我们应该按照一定的流程进行，包括数据准备、特征工程、模型选择和模型评估等。

数据准备包括负荷数据的获取和预处理，确保数据的可用性和完整性。