广域电力系统负荷模型校准策略研究

"基于校准导航的广域电力系统负荷模型校准" 在电力系统的研究、规划和运行中，动态仿真的准确性至关重要。然而，模型的准确性往往受到多种因素的影响，尤其是负荷模型的精度。传统的负荷模型过于简化，无法充分反映实际负荷的复杂性和时变特性，从而导致仿真结果的偏差。为了提升仿真效果，需要对负荷模型进行校准，确保模型与实际系统动态响应的一致性。 "校准导航"是一种针对广域电力系统负荷模型校准的方法，它利用系统主导模式下功角稳定裕度关于各节点负荷参数的灵敏度分析。这种方法旨在区分出系统负荷模型的“主导校准区域”和“主导校准参数”，以优化校准流程。主导校准区域是指对系统稳定性影响最大的负荷参数区域，而主导校准参数则是这些区域内最关键的影响因子。 研究发现，静态、动态负荷比例参数和负荷功率初值是决定主导校准区域分布的重要因素。这些参数的分布规律主要由扰动的位置和各节点负荷有功功率的大小决定。通过仿真和实际算例的验证，这种方法的有效性得到了确认。 为了提高校准效率和精度，论文提出了先选取主导校准区域，然后对区域内的负荷节点进行分类的策略。同类负荷节点采用相同的模型参数进行统一校准，这样可以显著减少参数识别的工作量，同时保持较高的校准质量。 在实际操作中，由于广域电力系统的复杂性，负荷的分散性和时变特性增加了模型校准的难度。文献中提到，可以依据负荷的特征变量进行分类，例如电压、电流等，同一类别的负荷采用相同的识别参数。此外，利用PMU（Phasor Measurement Unit）实时测量数据，可以对系统进行分块识别，但如何选择合适的PMU注入点来划分系统，仍然是需要深入研究的问题。 通常，负荷模型被简化为静态模型，如与电压相关的模型，或者结合静态模型的电动机综合模型。这些模型包括恒阻抗、恒电流、恒功率比例的有功和无功负荷，以及电动机模型的参数。为了进一步提升模型的准确性，本文假设各节点电动机模型参数一致，以此为基础进行模型校准的探讨。 基于校准导航的广域电力系统负荷模型校准方法是解决大规模电力系统模型精度问题的有效途径，通过智能分区和参数统一，可以提高校准的效率和仿真结果的可信度，对于电力系统的稳定运行和故障预测具有重要意义。