第04章电力系统负荷及数学模型
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4 负荷数学模型4.1 引 言电力系统用电设备总称为负荷,它可按用户性质分为工业负荷、农业负荷、商业负荷、城镇居民负荷等;也可按用电设备类型分为感应电动机、同步电机、整流设备、照明、电热及空调设备等。
在电力系统分析中采用的负荷模型可以根据实际系统测试确定,也可根据用户装设的用电设备容量及其使用率,以及同类用电设备的典型特性进行综合而成,故又称之为综合负荷模型。
由于负荷随昼夜、工作日、季节、年度等变化很大,且组成多变,故综合负荷模型及其参数的确定是系统分析中的一个难题。
电力系统综合负荷在系统频率和电压快速变化时,其相应的负荷特性可用微分方程描写,称此为负荷动态模型;而负荷的有功与无功功率在系统频率和电压缓慢变化时相应的变化特性可用代数方程(或曲线)描写,称此为负荷静态模型。
下面分别予以介绍。
4.2 负荷静态模型负荷静态模型反映了负荷有功、无功功率随频率和电压缓慢变化而变化的规律,可用代数方程或曲线表示。
其中负荷随电压变化的特性称为负荷电压特性,而随频率变化的特性称为负荷频率特性。
在一定的电压变化范围和频率变化范围下,负荷有功功率和无功功率随电压和频率变化的特性,可近似表示为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ωωωωωωq q p p U U U U Q Q U U P P 000000(4-1)式(4-1)中,0000,,,ωU Q P 分别为在基准点稳态运行时负荷有功功率、无功功率、负荷母线电压幅值和角频率;ω,,,U Q P 为其实际值;U p 和U q 为负荷有功和无功功率的电压特性指数;ωp 和ωq 为负荷有功和无功功率的频率特性指数。
由式(4-1)可导出⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧========ωωωωωωωωωωq d Q dQ q U dU Q dQ p d PdP p U dU P dP U U U U U U 000//////// (4-2)式(4-2)既反映了U p ,ωp ,U q ,ωq 的物理意义,又提供了其量测的理论依据。
电力系统负荷预测的数学模型研究随着电力需求的增长和可再生能源的不断发展,电力系统负荷预测成为一个非常重要的课题。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理规划发电策略,提高电力系统的效率和稳定性。
为了更好地进行负荷预测,研究人员提出了各种基于数学模型的方法。
一、简单移动平均模型简单移动平均模型是最常用的预测方法之一。
它假设负荷的未来值等于过去若干个值的平均值。
这种方法简单易懂,但是由于只考虑了过去的平均值,没有充分利用时间序列的其他信息,所以预测精度有限。
二、指数平滑模型指数平滑模型是一种基于加权平均的预测方法。
它根据历史数据的权重不断调整预测值,使得最新观测值的权重最大。
指数平滑模型可以适应变化的负荷模式,并且对异常值有较好的处理能力。
三、时间序列分析模型时间序列分析是一种常用的数学模型研究方法。
它基于时间序列的历史数据,通过建立模型来预测未来的负荷。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、ARMA模型等。
这些模型可以考虑到负荷的长期趋势、季节性和周期性变化,预测精度相对较高。
四、人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模仿人脑神经元的计算模型。
通过大量的训练数据,神经网络可以学习到负荷之间的非线性关系和复杂的规律。
它具有较强的拟合能力和泛化能力,可以适应各种复杂的负荷模式。
五、支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的预测方法。
它通过寻找一个最优的超平面来将不同分类或回归的样本分隔开来。
支持向量机模型可以处理高维数据和非线性问题,具有较强的泛化能力。
环境因素、经济因素和社会因素等都会对电力负荷产生影响。
因此,在进行电力系统负荷预测时还应考虑这些外部因素。
这些因素可以通过回归模型进行建模,将其作为预测模型的输入变量,从而提高预测效果。
负荷预测的精度对于电力系统的运行和规划至关重要。
利用数学模型进行负荷预测可以提高预测精度,辅助电力公司进行合理的发电规划和调度。
同时,随着人工智能和大数据分析的发展,给负荷预测提供了更多的方法和技术手段。