基于环境信号的负荷建模分层框架及其隐含拟凸性挖掘
系统与控制
2020-10-20 v2 系统与控制
摘要
负荷建模是电力系统建模中的重要问题。近期提出的基于环境信号的负荷建模(ASLM)方法可更好地跟踪负荷模型的时变特性。为提高计算效率并改善模型结构复杂度，本文提出一种ASLM的分层框架。通过该框架，首次挖掘了负荷建模问题隐含的拟凸性，并可应用更复杂的静态负荷模型结构。在上层，动态负荷参数辨识被视为优化问题；在下层，针对给定的一组动态负荷参数通过线性回归获得最优静态负荷参数。随后，回归残差被视为上层优化问题的目标函数(OF)。所提方法通过广东电网的案例研究结果得到验证。结果表明，在感应电动机模型变换后OF大多为拟凸，这为基于梯度的优化算法应用提供了基础。案例研究还验证，与先前ASLM方法相比，所提方法具有更好的计算效率与模型结构复杂度。
引用
@article{arxiv.2002.08601,
title = {A Hierarchical Framework for Ambient Signals based Load Modeling with Exploring the Hidden Quasi-convexity},
author = {Xinran Zhang and David J. Hill and Chao Lu and Yue Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.08601},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 12 figures