[发明专利]一种用于电力系统负荷特性仿真的建模方法

权利要求书

1.一种用于电力系统负荷特性仿真的建模方法，其特征在于，主要包括：

步骤1、基于实测负荷特性数据，采用多维综合遗传算法进行参数辨识，建立对应不同扰动时刻的负荷模型；

步骤2、选择合理的电压激励依次施加于上述实测负荷模型，得到基于响应空间的特征向量；

步骤3、将上述特征向量看作时间序列，并对该时间序列进行分段线性化表示，降低特征向量的维数，用于聚类分析；

步骤4、对每一类对应的实测数据进行多曲线拟合参数辨识，得到一个能够表征这些实测数据对应时刻负荷特性的模型。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤1包括：采用三阶感应电动机并联ZIP模型结构的时变自适应负荷模型，得到待辨识的参数包括R_s、X_s、X_m、R_r、X_r、K_pm、M_lf、H、A、B、P_p、P_Z、Q_p、Q_Z分别为等值电动机的定子电阻、定子漏抗、电动机激磁电抗、转子电阻、转子漏抗、初始时刻感应电动机有功功率占总有功功率的比例、初始额定负荷率系数、电动机惯性时间常数、第一个转矩系数、第二个转矩系数、恒功率有功比例、恒阻抗有功比例、恒功率无功比例、恒阻抗无功比例。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤1中参数辨识采用多维综合遗传算法，包括：a、使用最小区间法选择初始种群，使初始种群取值分布均匀；b、选择运算引入精英保留策略和自适应比例选择策略；c、交叉运算与变异运算采用点交叉和位变异。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤1中遗传算法的精英保留策略具体为子代中适应度最好的个体与父代最好的个体进行比较，如果子代不如父代，将父代个体直接保留到子代，并随机移除子代某个体以保持种群数量平衡；自适应比例选择策略为对于适应度高于平均值的个体，提高其选择概率P_x，使其易于传递到下一代；交叉概率Pj和变异概率Pb，统称为P，P采用自适应策略，分不同维度展开，按个体在解空间中的分布状况动态调整，在迭代之初，用较小的P，当适应度函数方差大时，说明多样性强，整体减小P，对适应度高于平均适应度的个体，减小个体的P；交叉和变异产生的新个体根据其适应度函数值与父代个体的适应度函数值关系，按照某一概率Pa接受为种群成员。