基于可信区间的模糊线性回归动态负荷参数预测

负荷模型准确度对电力系统稳定仿真分析与控制至关重要。由于负荷特性一直在变化,在历史数据上辨识出的负荷模型参数只在有限范围内有效。目前主要采用分类综合法、多曲线辨识法和主导参数在线辨识法解决负荷参数时变性,但它们一定程度上降低了模型拟合准确度;系统的运行情况和负荷的动态特性一直在变化之中,有限分类很难获得较好的分界面、分类间还可能存在交集。在分析负荷模型参数影响因素后,利用基于可信区间的模糊线性回归提出一种动态负荷参数预测法,在负荷模型参数历史数据库中循环滚动地搜索与系统实时运行状态相匹配的动态负荷参数。这样,随着负荷模型参数数据库的增大,选择出的负荷模型参数会更加符合实际负荷动态特性。通过某大城市两个220k V变电站实测数据验证了所提算法的有效性和准确性。