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专家系统在负荷合成率估计算法中的应用
林杰云 郑勋金 Jin-0 Kim Chanan Singh
会员，IEEE 会员，IEEE 会员，IEEE 研究员，IEEE
小终南学院 香港大学 汉阳大学 德州农工大学
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摘要：电力系统的潮流分析和稳定性分析需要建立负荷模型。负荷模型表示需要负荷组成率来表示几个典型负荷组的部分。本文提出了一种改进的负荷组合率估计算法，其输入数据是负荷组的相对系数、极限值和能量部分。考虑到输入数据的不确定性，构造了一个专家系统。得到了电力系统中多个用户的负荷构成率，并通过实例分析，得出了合理的负荷构成率。
关键词：负荷模型、负荷构成率估算、专家系统
1.导言
电能是现代工业社会和富裕生活的基础。随着经济和产业结构的快速发展，电力负荷的构成比例发生了变化。为了向用户提供高质量的电能，保持适当的可靠性水平，需要对电力系统负荷模型进行准确的分析。在电力系统稳定问题[1,2]中，正确的负荷建模是计算电力系统潮流和获得准确结果的重要环节，而准确的负荷构成率是估计电力系统需求侧停电成本和可靠性价值的必要条件。从理论上讲，根据负荷特性将一个公交负荷分为若干个负荷组，并利用每个负荷组的小时负荷构成率，可以构造一个准确的负荷模型组合。然而，在实际应用中，利用现有的已知数据估计这些参数并不容易。几个研究人员对负荷模型进行了研究和改进[3,4,5]，并将负荷表示应用于电力系统稳定问题[6,7,8]。最近，Chen等人利用三相潮流分析将负荷模型应用于配电系统[9]。
这些研究中的负荷构成率大多是利用一般负荷数据和调查结果得出的，由于实际负荷组在设备组成状态、季节、地区、星期几和一天中的小时数等方面存在差异，在实际中不适用。因此，为了使精确的负荷模型与现实世界相匹配，必须逐小时获得负荷构成率。一般情况下，负荷曲线被认为是预先知道的，但很难准确地知道负荷曲线是如何逐小时由每个部件组成的。本文根据用户类别、季节和星期几，利用负荷曲线，通过定义各负荷组的相关系数，提出了一种估算小时负荷构成率的算法。本文在专家经验和知识的基础上，构建了一个适合现实世界的合理实用的负荷构成率估算专家系统。
2.合理负荷构成率估算方法
A.负荷构成率分类
根据用户组和季节性行为，负载构成有所不同。根据用户类别的地域、时、日类型特点，负荷需求也不同。基于这些原因，我们对负荷构成率进行了分类，如表1所示。由于区域划分是影响居民负荷构成的一个因素，不同于按区域对家电用电构成特征的调查，因此将居民负荷划分为5个区域。在商业负荷中，它被分为不同的天数类型，因为需求是根据一周中的某一天而不同的。在工业负荷方面，我们通过对重化工业或轻化工业的分类来估计。各负荷主要分为高能量部分率、相似电压和频率特性、相似使用时间周期的负荷，如表1所示。
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用户类别 |
住宅负荷 |
商业负荷 |
工业负荷 |
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季节 |
三月、八月、十二月 |
三月、八月、十二月 |
三月、八月、十二月 |
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细分 |
（地区）都市、中小城市、乡村 |
星期一、星期六、日、假日 |
轻工业、重工和化学工业 |
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典型的负荷组 |
（6组）照明、冰箱、空调和加热器、烹饪、电视 |
（6组）轻型、计算机、电梯、电机、空调 |
（5组）轻型加热器、电化学、电机、马达、电弧 |
表1负荷组成分类和典型负荷组
B.负荷构成率估计方法综述
本文提出的负荷构成率估计方法是根据已知的统计数据、实测数据、专家客观经验等来估计负荷构成，该算法的概述如图1所示。估计算法分为四个模块：i）输入数据处理模块，ii）与相关系数相关的负荷构成率估计和专家系统模块，iii）考虑极限值的算法，该极限值表示每个使用负荷组的负荷需求的最大值和最小值，考虑能量分配率的专家系统。输入数据的置信度按i）负荷曲线，ii）负荷组能量分配率，iii）初始极限值和iv）相对系数的顺序递减，根据计算和估计的方法获得输入数据。通过对图1的框2中的输入数据执行负载合成率估计算法，可以获得第一负载合成率。如果结果不令人满意，则由专家系统对输入数据中的相关系数进行首次诊断，并用基于知识的规则对初始相关系数进行修正。再重复一次诊断程序以调整相关系数。如果再次不满足，则在修正具有下一个置信水平的极限值后，利用专家系统修正的极限值和相关系数的输入数据进行负荷构成率估计的算法。此过程重复两次。如果结果不令人满意，则如图1的方框4所示，由具有能量部分率诊断和基于知识的规则的专家系统来估计负荷构成率。在下面的部分中，详细说明图1中的每个块。
图1估算合理负荷构成率的算法
3.负荷合成率估计算法的输入数据
估计算法可考虑四种输入数据：负荷曲线、能量分配率、负荷极限值和相对系数。负荷曲线的构建方法是：i）通过人口普查或预测得出的按用户类别划分的年度能耗数据；ii）表示月、日、时能耗相对率的月、日、时指标或工作日相对系数；iii）表示月、日、时能耗相对率的按用户类别划分的加权系数一段时间工作日的能耗率等。负荷曲线具有第一优先级的置信水平，并被认为是输入数据中最可靠的。图2显示了荷载曲线的施工程序。按用户类别计算每个负荷组的能量分配率的过程如下所述。
在住宅用电负荷中，利用家电用电特点的调查数据、各变电站采集的数据以及各用电设备按月、地区、各负荷群基数的平均能耗率，得到用电比例率，如图3所示。
在商业负荷中，各负荷组的能量分配率由商业建筑、公共建筑和酒店等调查数据得出。
在工业负荷情况下，是根据各公司的人口普查数据得出的。
图1中的输入数据块中的相对系数通常用于公用事业中，并由每小时能耗除以平均负荷能耗的值来定义。因此，小时负荷值只是相对系数乘以平均负荷。此值是根据以下按客户分类的每个典型负载组的普查数据创建的；
- 住宅负荷-每台设备的年平均使用时间、年平均能耗等。
- 商业负荷-日照量、工作日系数、负荷曲线、人口普查数据、温度等。
- 工业负荷-负荷曲线、负荷特性等。
图2荷载曲线施工
图3荷载组能量部分计算
在商业负荷中，如图4所示，通过使用与每个负荷组的每小时相对比例相关的数据来执行相对系数计算。该输入数据的置信水平低于任何其他类型的负荷，因为它是根据各种系数和经验推断出来的。另一个输入是由经验丰富的现场工作人员针对未知负荷组的有限负荷需求而建立的极限值，对于未知负荷组很难获得相关系数的信息。作为各荷载组的相对系数并不准确。
专家系统对合理负荷构成率估计的基本假设总结如下：
- 负荷曲线输入数据可靠。
- 置信水平可以按以下顺序排列：每个负荷组的能量分配率、极限值和相对系数。
- 除与小时负荷曲线一致外，不允许每一负荷组逐小时突变、交替变化，使复合负荷曲线和实际负荷曲线的拐点位置和数量一致。
图4计算商业负荷相对系数的算法
4.负荷合成率估计算法
A.优化技术
估算负荷构成率有两种基本方法：优化法和经验法。当所有系数都是可靠的时，优化技术是可用的，并且可以形式化如下；
其中：
：各荷载组的估计相对系数
：加权因子
：各负荷组能量
：小时负荷需求
：表示加载组的索引
：表示时间（小时）的索引
该方法的目标是找出满足每小时电力需求和各负荷组能量条件的相对系数的最佳估计值，但如前所述，当不能得到一个相对系数时，该方法是不可用的，一般来说，至少有一个相关系数是不确定的。因此，本文提出了一种基于经验逻辑的新算法。
B.提出的估计算法
在该算法中，根据数据采集或相关系数估计，将未知负载组定义为一组最不可管理的负载。每个负荷组的需求量由每个负荷组的已知相对系数乘以其平均功率计算得出。计算出的小时需求的总和从负荷曲线的相应值中减去。这将导致未知负载组的功率。该功率除以未知负荷组的平均功率，得到未知负荷组的相对系数。检查未知负荷组的计算需求是否超过现场工人确定的极限值。如果是，则应分配给极限值，剩余值分配给其他时段的需求，并根据小时相对系数的值进行调整。但是，调整后，负荷曲线可能会改变。为了防止这种情况，我们在下一个置信水平上重新调整了相关系数和负荷组的功率。通过这些步骤，可以如图5所示估计负载组成。
通过比较算法得到的第一条曲线与实际负荷曲线的拐点数目，对估计结果进行了检验。在使用修改后的输入数据的算法的第二次执行中，除了如图2所示的拐点的数目的比较之外，还通过在算法的每次执行中确定的系数来检查综合结果。
图5估算负荷构成率的算法
5.合理负荷构成率专家系统
负荷合成率专家系统由基于知识的规则和由负荷合成率估计算法生成的数据库组成。专家系统由Prolog语言和外部Fortran语言编写。根据各负荷组的相对系数、极限值和能量分配率，采用规则的方法建立了基于知识的系统。
A.考虑相关系数的知识规则
当相对系数与第三章中的假设不一致时，利用专家系统对各负荷的相对系数进行选择、诊断和修正。
加载的选择规则确定要修改的加载组的数目和顺序。相对系数诊断规则统计负荷曲线斜率的符号变化次数，诊断待修改负荷曲线的相对系数曲线。相对系数修正规则用加权平均法修正负荷组的相对系数，修正后的相对系数按单位值缩放。
基于知识的相对系数规则总结如下：
- 修改负荷的选择和优先顺序由能量分配率或考虑调整效果的专家确定。
- 由于负荷曲线的形态受能量分配率较大的负荷的影响，因此除与负荷曲线同期出现的拐点外，还考察了待调整负荷组拐点的顺序。
- 利用待调整负荷组与负荷曲线的相似性特点，将待调整负荷组各时段的相对系数斜率与实际负荷曲线的相对系数斜率进行比较。
- 用修改区平均坡度、荷载曲线坡度、初始相对系数坡度的加权平均值对荷载组曲线进行平滑处理。
- 修改后，重新调整相关系数，更新优先顺序。
B.考虑极限值的知识规则
如果不满足更新系数的负荷构成率，则调整极限值，因为根据现场工作人员的经验确定，输入数据的初始极限值可能会有一些误差。
考虑极限值的基于知识的规则由极限值诊断和修改规则组成。极限值诊断规则搜索具有初始极限值的未知负荷组的相对系数拐点序列，并评估未知负荷组的相对系数与负荷曲线的相关性，诊断未知负荷组的拐点是否合适。在极限值修改规则中，如果此相关性大于预定义的临界值，则调整上限值或下限值，使未知荷载组具有与荷载曲线相同数量的拐点，否则，用切比雪夫多项式拟合曲线代替负荷曲线，得到一条光滑曲线，并按上述方法重新调整极限值。
C.考虑能量分配率的知识规则
最后，根据第5.1节和第5.2节中说明的基于知识的规则得到的调整后的相对系数和极限值的输入数据，通过对每个负荷组的能量分配率的诊断和修改规则来估计负荷组成率。能量分率诊断规则搜索未知负载的一系列拐点，如果拐点不存在，诊断过程是完整的，在不考虑能量分率的情况下获得成功的负载合成率。但是，如果它们确实存在，则应修改未知负荷组的能量分配率，直到曲线尽可能平滑，并且该修改的能量量根据优先级顺序转移到其他已知组。重复此过程，直到每个荷载组的相对系数没有任何拐点。
6.案例研究
为了验证该方法的有效性，采用商用负载对负载合成率算法进行了仿真。商业负荷由各种负荷按数量、电压和频率的性能、运行小时数等组成，通过测量或测量收集数据不是一件容易的事情，因此，构建商业负荷曲线的输入数据不足以模拟。这就是我们选择商业负载来测试所提算法的原因。算法的输入数据为负荷曲线、初始相对系数和能量分配率。根据图2所示的算法，从历史负荷数据中获得商业负荷的典型负荷曲线。图6显示了3月份计算的负荷曲线，从图中可以看出，8点到20点需要大量的工作时间。图7示出了基于图4所示的算法计算出的初始相对系数。表2示出了由图3中的算法计算的每个负荷组的能量分配率。
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三月 |
八月 |
十二月 |
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住宅负荷 |
电视 |
11.2 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[409468]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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