基于信息扩散估计的负荷综合建模

为了满足电力系统先验仿真的要求,负荷模型需要概括不同时刻的负荷特性。针对负荷建模实测数据较少的情况,提出一种基于信息扩散估计的负荷综合建模方法。该方法首先利用负荷节点采集到的小样本单条扰动数据建立负荷模型,模型中仅辨识灵敏度大的参数以降低参数分散性的影响。然后基于信息扩散理论估计负荷模型参数的概率密度函数,利用K-S方法检验所得概率密度的正确性。最后根据此概率密度函数估计综合负荷模型的参数。该方法可以对现场实测的有限数据样本信息进行拓展,通过对样本信息的深度挖掘来估计模型参数的总体特征,使得所建负荷模型具有良好的泛化能力。