【正文】 的電磁功率的變化，必須考慮感應(yīng)電動機的機電暫態(tài)過程。 設(shè) , , 39。 39。39。39。 ( 39。Re ( 39。構(gòu)建該模型基本思路是 ： 綜合負荷包括靜態(tài)和動態(tài)兩部分， 靜態(tài)部分用一個恒定導納等值，動態(tài)部分用一臺感應(yīng)電動機 (IM)等值， 這是由于感應(yīng)電動機是最主要的動態(tài)負荷。39。)xsB y x s y y x xsd e x xs e e r u e x u ed t T r x? ? ? ???? ? ? ? ? ? ?? （ ） 22039。 ( 39。 ) ( 39。 根據(jù)感 應(yīng)電動機的電壓方程并基于圖 KCL定律，推得以綜合負荷電流作為中間輸出變量的模型的輸出方程如下 ()— ()式所示。 ) ] ( )( 39。 39。39。該模型中， 以 ,sLxK為 非獨立待辨識參數(shù)，則模型獨立待辨識參數(shù)向量是 ? ?0, , , 39。 ( 2) , , 39。y y y ye e e k e N (1), (2 ), , ( ), , ( )s s s k s N。由此可解得： 2 3 3 1 3221 2 3( ) ( 39。1 39。 39。xe 39。 (2) 由模型穩(wěn)態(tài)方程（ ） — （ ）求得狀態(tài)變量初始值 39。 一 階電壓暫態(tài)感應(yīng)電動機并聯(lián)恒阻抗模型 (1) 模型數(shù)學方程 參照文獻 [[42]和 [43]，即可推得一階電壓暫態(tài)感應(yīng)電動機并聯(lián)恒阻抗模型。()39。mECTXVE?? （ ） 該模型中，以 C為非獨立待辨識參數(shù)，則模型的獨立待辨識參數(shù)向量是 ? ?, , 39。 (4) 由（ ） — （ ）求得 ( 1)dPk? 和 ( 1)dQk? 以及模型輸出功率 ( 1)Pk? 和 ( 1)Qk? 。 (3) 采用四階龍格一庫塔法求解模型的狀態(tài)方程 （ ） 得狀態(tài)變量下一時刻 的值39。39。mTXdET E C Vd t E? ? ? ? （ ） 其中， 0mdTP? =恒定值。 ( 1)yek? ，再由模型的輸出方程（ ）— （ ）求得模型響應(yīng)電流 ( 1)xik? 和 ( 1)yik? 以及模型輸出功率 ( 1)Pk? 和( 1)Qk? 。 , , , TsJG B r x T n T ?。 )[ ( 39。 22( 39。 ()s x s y y s xysk r k k x u r u k k x u r ue k k k r? ? ??? ? ? ? ?? ?? （ ） 其中， 21 2 0 32 2 2 239。 0xdedt? 和式（ ）中 39。 ( ), , 39。 (3) 采用四階龍格 — 庫塔法求解模型的狀態(tài)方程 ()— ()，得狀態(tài)變 量序 列： 39。 (1 )wBTT ???。39。 39。 ) 39。T 為暫態(tài)電勢的衰減時間常數(shù)； sr 為定子電阻， sx 為定子和轉(zhuǎn)子同步電抗， 39。 39。( 39。 ) ] }39。 三階感應(yīng)電動機并聯(lián)恒阻抗模型 (1) 模型數(shù)學方程 模型的詳細推導見文獻 [39]和 [41]，模型的狀態(tài)方程如下 ()— () 式所示。 本文對電力系統(tǒng)中采用的三種感應(yīng)電動機綜合負荷模型進行比較 ,以便更好地應(yīng)用和選擇這些模型。 ) ( ) ] 39。39。 39。39。39。e —— 暫態(tài)電動勢； 39。 按照圖 ，如果已知某一時刻的滑差 s，則感應(yīng)電動機負荷的等值阻抗是 21 1 2( ) ( ) // ( )L m m L LrZ r jx r jx jx R jXs? ? ? ? ? ? ? () 感應(yīng)電動機吸收的功率為 2 222 2 2 2LLL L LL L L L LRXUS U j U P jQZ R X R X?? ? ? ? ??? () 三階機電暫態(tài)模型 三階機電暫態(tài)模型在考慮轉(zhuǎn)子電磁暫態(tài)過程的同時，又計及感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)子運行的機械暫態(tài)過程。因此 ,就感應(yīng)電動機對電力系統(tǒng)的影響而言 ,是否計及定子的暫態(tài)過程影響不大 ,采用三階模型就能很好地反映感應(yīng)電動機的動態(tài)性能。 掌握感應(yīng)電動機模型的結(jié)構(gòu)特點及待辨識參數(shù)的物理意義 。 動態(tài)模型的應(yīng)用場合非常廣，從負荷建模方面來說，它主要應(yīng)用于電力系統(tǒng)的暫態(tài)分析和電壓穩(wěn)定分析。因此在實際應(yīng)用中常采用感應(yīng)電動機并聯(lián)靜態(tài)負荷的形式來描述綜合負荷。通常用一個冪函數(shù)模型在電壓變化范圍比較大的情況下仍能較好地描述很多負荷的靜態(tài)特性。 1． 4． 3負荷模型的分類： 按照是否反映負荷的動態(tài)特性，負荷模型一般分為靜態(tài) 負荷 模型和動態(tài) 負荷模型兩 類 。另外，統(tǒng)計數(shù)據(jù)不可能經(jīng)常進行，所以該方法也不適合研究負荷的時變性。本文負荷模型的研究主要基于電壓穩(wěn)定得分析。且 由于統(tǒng)計綜合法和總體測辨法各有特點， 因此應(yīng)充分發(fā)揮這 兩 種方法的優(yōu)勢， 尤其要加快統(tǒng)計 綜合法的研究步伐，在 兩 種方法之間取長補短， 盡快 建立適用于我國電力系統(tǒng)分析計算的負荷模型。常用的感應(yīng)電動機模型為 一 階機械暫態(tài)模型和 三 階機電暫態(tài)模 型，一般僅在電 力系統(tǒng)電磁暫態(tài)分析中考慮感應(yīng)電動機的 五 階電磁暫態(tài)模型 。該方法的基本思想是將負荷群作為一整體，先在現(xiàn)場進行人為擾動試驗或在線捕捉自然擾動，采集測量數(shù)據(jù)，然后由現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)辨識負荷模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，最后，再用大量的實測數(shù)據(jù)驗證模型的外推內(nèi)差效果。 為了開創(chuàng)負荷建模的新局面，美國電力科學研究院（ EPRI）主持了一項龐大的研究計劃，其主要目的是致力于統(tǒng)計綜合法（ ComponentBased Modeling Approach）負荷建模的研究。在電壓穩(wěn)定問題分析的文獻中，凡提及對電壓穩(wěn)定影響因素及仿真元件模型時，必首推負荷特性和負荷模型，這是因為負荷特性是電壓失穩(wěn)過程中最活躍、最關(guān)鍵 的因素。仿真實例表明， 對于電壓、 頻率變化幅度很大的暫態(tài)過程，采用一般的適用于電壓 變化幅度不大的靜態(tài)負荷模型是不合適的。有必要建立切合實際的負荷模型。 關(guān)鍵詞 ：電力系統(tǒng)、負荷模型、感應(yīng)電動機模型、辨識算法 第一章 緒論 1． 1研究背景： 電力系統(tǒng)是由發(fā)電廠、電力網(wǎng)和電力負荷組成的電能生產(chǎn)、傳輸和轉(zhuǎn)化的系統(tǒng)，而電力負荷則是該系統(tǒng)中所有電力用戶的用電設(shè)備所消耗的電功率的總稱，有時也包括將這些用電設(shè)備連接起來的配電網(wǎng)。 四、設(shè)計（研究）進度計劃： 第 45 周 收集國內(nèi)外關(guān)于靜態(tài)負荷動態(tài)負荷模型的相關(guān)資料 ； 第 67 周 建立感應(yīng)電動機負荷模 型的基本概念和參數(shù)的辨識方法 ； 第 89 周 分析綜合負荷模型在描述電力負荷時所具有的的優(yōu)點 ； 第 1011周 掌握綜合負荷模型的結(jié)構(gòu)特點及待辨識參數(shù)的物理意義 ； 第 1213 周 確定在利用感應(yīng)電動機負荷模型進行參數(shù)辨識時所要用到的辨識方法 ； 第 1415周 建立模型并對模型進行仿真分析 ； 第 16 周 總結(jié)課題及設(shè)計成果 。四是不同激勵下負荷模型的適應(yīng)能力、負荷模型的在線辨識與等值、負荷模型參數(shù)的分散性、靈敏性和可辨識性及其等負荷模型實踐中發(fā)展的理論與方法問題；五是負荷建模工程應(yīng)用平臺的研制。如果進一步忽略轉(zhuǎn)子 繞組的電磁暫態(tài)即可獲得 一 階機械暫態(tài)模型。在過去的 20 年中，對于采 用上述 兩種 方法進行負荷建模的研究已取得了許多 成果。 (3) 掌握感應(yīng)電動機模型的結(jié)構(gòu)特點及待辨識參數(shù)的物理意義 。 在東北 — 華北交流聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析和東 北 — 華北聯(lián)網(wǎng)工程調(diào)試等工程項目的研究中 ，采用的 負荷模型和參數(shù)嚴重地影響了系統(tǒng)穩(wěn)定性計算結(jié)果的可信度 ， 給決策方案的取舍帶來了一定困難 。 綜觀國內(nèi)外近 30 多年來的研究成果，負荷建模工作主要集中在如下幾個方面：一是負荷模型結(jié)構(gòu)的研究 —— 主要提出的模型分為靜態(tài)和動態(tài)負荷模型兩類，靜態(tài)負荷模型結(jié)構(gòu)主要為冪函數(shù)和多項式負荷模型，具體有恒功率、恒阻抗、恒電流負荷模型及其綜合的 ZIP 模型以及發(fā)展的任意多項式模型、冪函數(shù)模型；動態(tài)模型分為機理和非機理模型，機理模型又名感應(yīng)電動機模型，由于感應(yīng)電動機在電力系統(tǒng)負荷中占有比例較大，對系統(tǒng)運行與控制有很大影響，更是主要的動態(tài)負荷，也是本文研究的重點。對于動態(tài)負荷模型，其參數(shù)辨識包括算法和準則，常用的準則有最小二乘、最大似然、最小方差等。 根據(jù)各電網(wǎng)的實際情況和實測 系統(tǒng)動態(tài)數(shù)據(jù)研究適用于各電網(wǎng)的典型負荷模型，并通過專門的現(xiàn)場擾動試驗進行修正、確認是非常必要 的。 [7] 陳寶林，最優(yōu)化理論與算法 [M]， 北京：清華大學出版社， 1993 [8] 金艷 ， 綜合動態(tài)負荷特性的分類與綜合研究 [D]， 南京，河海大學， 2020 [9] 郭建 ， 基于負荷導納模型的電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性研究 [D]， 太原，太原理工大學 .2020 [10]鄭慧嬈，陳紹林，莫忠良 ， 數(shù)值計算方法 [M],武漢：武漢大學出版社 ,2020 [11] 祝晶 ， 基于統(tǒng)計綜合法的負荷建模理論和方法研究 [D]， 湖南：湖 南大學， 2020 [12] James B. Patton Jovan IliC. Aggregate Load Parameter Identification Using General Regression Neural Networks. IEEE Trans on Power ,13(2)： 663668 [13]張紅斌，電力系統(tǒng)負荷模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)辨識的研究 [D]，華北電力， 2020。這就迫使電力系統(tǒng)運行于接近網(wǎng)絡(luò)極艱輸送能力的狀 態(tài)。但對于運行惡化的系統(tǒng)，如故障后斷開線路或切除發(fā)電機，系統(tǒng)中相應(yīng)節(jié)點電壓偏離額定值較遠，采用恒功率的負荷模型時計算潮流就存在潮流收斂問題，此時若采用考慮實際負荷功率隨典雅變化的負荷模型時，潮流計算的收斂性就會得到一定的改善。 在評價負荷模型對暫態(tài)穩(wěn)定的影響時應(yīng)著重注意模型對諸如最大傳輸功率、極限切除時間等穩(wěn)定極限的影響，而不應(yīng)僅僅注意對個別發(fā)動機功角搖擺 幅度的影響 [6]。 1． 3電力系統(tǒng)負荷建模的發(fā)展 人們早在 20世紀 40年代就已經(jīng)認識到負荷模型對電力系統(tǒng)分析的重要性，并開始研究負荷隨電壓和頻率變化的靜態(tài)和動態(tài)負荷特性，這一階段可以說是負荷建模的萌芽期。 EPRI經(jīng)過多年的努力發(fā)表了許多