【摘 要】
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负荷模型在电力系统的稳定计算、数字仿真和决策运行中起着十分重要的作用。负荷模型是决定仿真结果可信度的关键因素之一。由于电力负荷具有随机时变性、地域分散性、严重非
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负荷模型在电力系统的稳定计算、数字仿真和决策运行中起着十分重要的作用。负荷模型是决定仿真结果可信度的关键因素之一。由于电力负荷具有随机时变性、地域分散性、严重非线性等特点,致使负荷模型相对粗糙,已影响到仿真结果的可信度,甚至有些情况下可能得出截然相反的结论。同时,随着电压稳定研究的深入,在影响电压稳定性的诸多因素中,负荷特性是最活跃、最关键、最直接的因素,它从很大程度上决定了电压失稳和电压崩溃的进程。在电压稳定性分析中,负荷模型对计算结果影响较大,不恰当的负荷模型会使得计算结果与实际情况不一致,从而构成系统的潜在危险或造成不必要的浪费。本文通过总体测辨法负荷建模的基础理论研究,采用一种适合描述综合负荷特性的GMDH神经网络方法,建立了新的非机理式负荷模型。实例证明该方法能够较好的描述负荷中实测的所有样本,同时该法还具有物理意义清晰、实用方便等特点。其次,根据负荷特性与电压稳定性之间的关系,针对不同负荷模型、动态负荷参数、空调动态负荷及无功补偿电容对暂态电压稳定性的影响进行了仿真分析。仿真结果表明负荷模型结构与参数的不同对电力系统暂态电压稳定性的影响存在很大的差异性。所得的结论对今后的负荷建模工作,特别是建立适合暂态电压稳定分析的负荷模型结构和参数具有重要的意义。
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