导读:本文包含了统计综合法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:综合法,负荷,建模,模型,电力系统,参数,特性。
统计综合法论文文献综述
魏来[1]（2019）在《基于统计综合法的电力负荷建模方法研究》一文中研究指出作为电力系统数字仿真的重要组成部分之一,电力负荷数学模型的准确性会直接影响系统仿真的结果。而由于负荷自身所具备的非线性、时变性、分散性等特点,使得有关其建模的研究进展缓慢,尤其是有关基于统计综合法的建模研究,已经明显处于落后的地位。随着我国经济发展与社会进步,电力系统的规模越来越大,对电网稳定运行与可靠性的要求也越来越高,电力负荷的容量与构成也正发生着巨大的变化。在这样的大背景下,研究建立能真实准确反映实际电网负荷的模型就成为了负荷建模研究领域的重点问题。本文以典型感应电动机的负荷数据为基础,采用机器学习的有关算法作为技术支撑,进行了基于统计综合法的负荷建模研究。本文首先就传统统计综合法建模中存在的缺陷提出了改进,引入层次凝聚聚类算法对以感应电动机为代表的电力负荷分类问题进行了研究,研究结果表明该算法可以有效对电力负荷按其特性进行分类,分类效果良好,符合预期结果。然后研究了将人工神经网络应用于负荷建模的有关问题,提出了一种改进的BP算法对网络训练过程进行了优化。改进的方面主要有两点,一是改固定的学习率为自适应学习率,使得算法自身可以根据学习的情况自适应地调节学习率,以提升学习效率,二是引入新的神经元激活函数,改善网络性能。测试结果显示,这一改进策略有效提升了算法的计算速度与精度。本文还分析了多项式形式和幂函数形式负荷静态模型的特点,对同一静态负荷曲线进行参数辨识,发现幂函数形式具有更好的优越性,更适合作为静态负荷模型。基于时下流行的TensorFlow框架,编写实现了人工神经网络搭建动态负荷模型,在进行模型建立时,首先利用统计得到的负荷数据计算得出负荷的动态特性数据,再用这些数据作为网络训练的样本对神经网络进行训练,训练完成后的神经网络即可以作为真实负荷的模型进行其他相关的数字仿真计算。验证计算的结果表明,本文提出的改进BP神经网络可以较好地完成动态负荷建模,得到的模型动态特性与原始负荷十分接近,是一种可行的负荷建模方法。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-05-01）
白勇涛[2]（2017）在《基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究》一文中研究指出电力系统负荷的数学模型是电力系统数字仿真的基石,而数学模型的精准程度会对仿真结果的准确性产生直接影响,从而影响到以此为依据的规划与决策。在过去的数十年中,发电机、励磁系统及原动系统的建模技术都得到了长足的发展。电力负荷却由于自身时变性、分散性、非线性等特性停滞不前,尤其是作为负荷建模叁种方法之一的统计综合法已明显落后于时代。随着我国“全球能源互联网”战略的提出,电网复杂程度陡增,电网安全稳定运行与落后负荷模型之间的矛盾越发的不可调和。因此,在当今智能电网新形势下,建立符合我国电网的综合负荷模型是当前负荷建模研究领域的重中之重。本文依托智能电网大数据环境,以各种新型的数据采集装置采集到的海量数据为基础,高性能云计算平台和MapReduce算法为技术支撑,运用综合统计法进行负荷建模。全文从负荷的模型与结构入手,分别对常用的静态和动态负荷模型,相应负荷特性的集结方法,以及系统辨识理论进行了介绍。本文首次提出在智能电网环境下,利用现有系统实现对负荷组成数据进行获取,并设计了云平台下信息采集模块构建方法。采用时下流行的MapReduce算法,对采集到的数据进行挖掘、整合。MapReduce是一种为海量数据集和分布式并行计算而设计的编程方式。该方法从函数式编程中获得灵感,将一个数学函数作为计算单元,Map(映射)和Reduce(化简)是其核心内容。与传统方法相比,该方法能够大大加快数据处理速度,良好的容错性以及分布式部署的特点能够很好地解决电网结构复杂,电压等级多造成的数据获取困难等问题。此外,本文还开发了人机交互界面,为软件操作者带来了优良的软件应用体验。本文最后以获取的数据为实验对象,选用MapReduce算法和综合负荷动态模型,对静、动态模型分别建模。获得的静态负荷模型能够较好地反映变电站综合负荷的静态负荷特性,云计算平台能够快速地准确地完成大量负荷数据的汇集统计工作;获得的动态模型验证了在对电力负荷进行有效分类的前提下,采用改进的加权平均方法建立负荷模型的有效性。(本文来源于《郑州大学》期刊2017-05-01）
苏天诺,邹明轩,彭光强,彭欢,查晓明[3]（2014）在《基于统计综合法和叁电平特性的高速动车组暂态负荷建模》一文中研究指出针对以往铁路随机性负荷带来的建模误差问题,根据动车组实际负荷构成和特性,本文提出了一种基于统计综合法的高速动车组暂态负荷建模方法,进行分析并采用PSCAD/EMTDC进行仿真对比,并与变电站实测数据进行对比,验证了该负荷模型的准确性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2014年06期）
余家春[4]（2013）在《分析统计综合法电力系统负荷建模平台的开发》一文中研究指出在电力系统运行过程中,为了对电力系统领域进行有效的分析,有必要进行综合负荷建模,建模有多种方法,在本文里我们将针对统计综合法在负荷建模过程中的应用进行分析,统计综合法是负荷建模重要的一种方法,其突入的优点受到研究人员的认可和喜爱。(本文来源于《通讯世界》期刊2013年19期）
张菲菲[5]（2012）在《基于统计综合法的负荷动态等值》一文中研究指出近年来,随着经济形势的发展,全国电网的总体规模不断地扩大,各网省地区的互联程度也逐渐地增强,因此对电网的电压稳定性、暂态稳定性和动态稳定性等的要求也越来越高。负荷作为电力网络的终端,其对电网的影响已越来越不容忽视。负荷模型对电力系统数字仿真结果的影响更是关系到电力网络的运行、规划与决策。然而,由于负荷的时变性、非线性和变结构性等特性,使得负荷建模仍然是一项较为困难的工作。现有的常用的两类负荷建模方法,统计综合法和总体测辨法,都在一定程度上存在着不足。由于电力研究现场试验的限制,总体测辨法并不能被电力工作者时时采纳,因此统计综合法目前仍然不失为一种实用的、有效的方法。本文基于统计综合法,对负荷建模工作进行了改进。首先,考虑到各地区负荷的差异性,本文提出依据某一地区的电力系统动态仿真计算结果作为负荷建模的初始数据。该组数据不是现有的,也不是经验的,而是可以随着时间随着地点变化计算得到的。这样做,虽然增加了计算量,但是却为负荷建模工作提供了更切实际的依据,使得负荷的灵活性、时变性和非线性等特性变得不再那么难以把握。在另一方面,也在一定程度上克服了总体测辨法不能时时进行现场试验的限制。值得一提的是,虽然建模数据来源为某一地区某一时期的特殊值,但建立的负荷模型却带有通用性,负荷变化时,只需要用变化的负荷数据来辨识通用的模型,得到相应的、特殊的模型参数。其次,鉴于当前对电力负荷的研究中,负荷建模工作通常不考虑到电力网络对负荷的影响,而这在如今越来越复杂的电网中,会在一定程度上造成不利的后果,因此,本文提出一种模型,将电网网络和负荷全部进行等值替代。明显地,这将有利于提高负荷模型的准确度。动态等值模型建立起来以后,便可将分布于电网中的电力负荷的动静态特性等值到上级电网的负荷节点。经算例分析证明,本文所提出的模型有较高的准确度,具有一定的实用性和有效性,可以在实际工作中得到采纳。(本文来源于《郑州大学》期刊2012-05-01）
杨帆[6]（2011）在《基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究》一文中研究指出电力系统由发电机、输电网络、电力负荷叁部分组成。目前的电力系统仿真计算中,发电、输电模型的已经非常完善,但负荷模型常采用比较固定的形式,如恒阻抗+电动机模型,这不利于电力系统仿真计算的精度的进一步提高。而随着电网的信息化、数字化水平的日益提高,详细的在线负荷数据的获得已成为可能。在这个背景下,本文提出了基于统计综合法的在线负荷建模方法,其主要创新点为以下两点:其一是电力系统综合负荷模型群的建立。通过离线采集的行业综合负荷特性数据、EMS系统和负控系统采集的负荷组成数据,进行综合负荷特性分析,建立负荷模型,组成负荷模型群。主要依据为不同类型日、以及同类型日的不同时刻的行业综合负荷特性不同,对应着母线处的各行业的在线负荷组成也不尽相同,故在母线处体现的综合负荷特性也种类繁多,因此可以通过不同的综合负荷特性建立不同类型的负荷模型、以及同类型不同参数的负荷模型,同时再通过理论研究电力系统不正常运行状况下的运行特性,得出这一些包含比较极端情况的综合负荷模型,由此组成负荷模型群,它要求具有全面性、覆盖性的特点。其二负荷模型的选取以及发布。负荷模型选取的依据是:用户的需求、实时的综合负荷特性。用户的需求是指用户进行不同类型的电力系统仿真计算,需要不同类型的电力系统综合负荷模型;实时的综合负荷特性是通过EMS系统、负控系统采集的在线负荷数据,并利用离线采集到的与之相匹配的行业综合负荷特性数据,进行实时综合负荷特性的集结,从而得出实时的在线综合负荷特性。在用户需求和实时综合负荷特性都已得出的情况下,就可以进行负荷模型的选取。文章最后仿真结果表明,通过此方法得出的负荷模型比目前电力系统中所采用的经验负荷模型,能更好的拟合实际的负荷特性,证明了该方法的可行性。(本文来源于《湖南大学》期刊2011-04-10）
张勇,杨浩,罗建,张磊[7]（2010）在《基于统计综合法的分时建模研究》一文中研究指出针对传统统计综合法难于统计,工作量大,模型无法随时间变化调整的问题,文中将负荷按运行时间和运行方式分类,对负荷用户进行抽样调查统计;提出利用营销部门负荷控制系统采集的用户侧功率信息,对日负荷曲线构成进行分析整理,结合调查统计信息,实现在线分时建模,由于日负荷曲线随实际用电情况更新,所以负荷模型参数也可随之调整,并给出了该方法在重庆某站的实际应用情况。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年31期）
张勇[8]（2010）在《基于实际电网的在线统计综合法建模研究》一文中研究指出在现代电力系统建设中,数字仿真计算已成为决策、规划、调度和运行的主要科学手段,而电力负荷模型是影响仿真结果精度和可信度最为重要的因素之一。长期以来,作为智能电网的重要组成部分,负荷建模的研究一直滞后于电力工业的发展。重庆电网负荷的主要成分为重工业负荷及空调负荷。而川渝电网目前所使用的40%异步电动机+60%恒定阻抗能否如实反映本网负荷特性值得研究。本文通过对历史负荷建模方法的比较,基于实际电网提出了基于统计综合法的在线分时建模方法:①针对传统统计综合法难于统计,工作量大,模型无法随时间变化调整的问题,文中提出了在线分时建模:首先把所有用户分为工业负荷、居民负荷、商业负荷和农业负荷;将设备归为动态负荷设备和静态负荷设备两类,分行业选取典型用户进行调查,综合得到典型行业负荷特性;然后根据负控系统和日负荷曲线进行行业负荷曲线分离,分析得到各典型时段节点行业负荷构成比例。最后根据各行业在各时段的负荷特性和比例得到节点各时段负荷特性。②基于实际电网,对负荷进行详细调查统计是在线分时建模的基础;通过将设备分为长时间负荷设备和间断性运行设备进行统计,为提高调查的准确度提供了途径。通过阐述负荷调查的方法、过程,为实现调查统计结果的可靠性提供了保证。在典型用户调查资料的数学处理上,利用了把模糊数学的聚类分析应用于统计综合法负荷建模的观点,通过阐述调查统计时计算负荷设备比例,为得出切合实际的设备比例奠定了基础。通过对理论的实施,实例得到了各典型行业的负荷特性。③基于EMS系统和负控系统,根据分时的原则,提出完整的分行业负荷构成模型。具体做法是:根据EMS系统的日负荷实际数据和负控系统的工业负荷日负荷数据,提取出长时间负荷功率,分离出其他行业的相对增长负荷曲线,然后根据各行业一般季节、夏季和冬季典型日负荷特点,在分行业负荷构成基本模型的基础上,划分季节典型日负荷曲线的典型时间段,得出了负荷相对增长曲线考虑季节分时的分行业负荷构成模型,最终得出节点考虑季节分时的分行业负荷构成模型,并给出了算例,结果证明,该构成模型是正确可行的。④通过综合行业负荷特性和行业构成比例,得到了节点负荷模型,并将得到的模型代入基于实际电网数据的PSASP潮流运行,证明了本方法的可行性,和有效性,为统计综合法建模走向实用阶段做了有益的探索;为建立符合重庆实际的负荷模型打下了坚实基础;为科学建立负荷建模做了有益探索。(本文来源于《重庆大学》期刊2010-05-01）
周鹏[9]（2010）在《统计综合法负荷建模的研究》一文中研究指出电力系统数字仿真是电力系统设计、规划、运行以及最终决策的主要辅助工具,而电力系统各元件的数学模型及其所构成的全系统的数学模型是数字仿真的基础。较于数学模型已经相对成熟的发电机、调速系统、励磁系统、变压器等元件,综合负荷模型则由于其自身具有复杂性、时变性、分布性、随机性等特点,建模相对复杂,是世界公认的难题。而综合负荷建模的两种方法—统计综合法和综合测辨法中,统计综合法的研究又相对滞后。本文从电力系统负荷建模的基本概念谈起,分别介绍了负荷建模的发展历史、研究现状、负荷建模对电力系统分析的重要影响。在此基础上,较详细地阐述了电力系统负荷建模的基础理论和方法,其中包括系统辨识理论及其辨识方法,负荷模型的分类及各类负荷模型参数辨识的具体方法。在这之后,从统计综合法负荷建模基础开始,介绍了统计综合法负荷建模的基本原理以及基本过程。之后,重点阐述了一种区别于传统负荷特性集结方法的,基于电力系统潮流计算的静态和动态负荷特性集结的新方法。该方法集结的顺序是从低电压等级向高电压等级逐级进行的。因为电压等级越低,越接近用户,负荷特性也就越明确。得到用户侧负荷特性参数以后,通过进行多次考虑负荷特性的潮流计算,便可以得到更高一级电压母线的负荷特性参数。依此方法可以得到任意电压等级的负荷特性参数。这种负荷特性集结新方法的优势在于考虑到了实际电网当中网络拓扑结构、地方电厂、无功补偿设备等因素的影响。与传统的负荷特性集结方法相比,这种方法所建立的负荷模型更加接近于实际电网的负荷特性。本文最后重点介绍了一种利用实际采集的负荷曲线和通过模式识别得到的典型负荷曲线类型,进行负荷构成比例辨识的新方法。这种方法依赖于人们对于综合负荷构成成分较为精确的认识,给得到统计综合法负荷建模中第叁类基础数据(即综合负荷中各种负荷类型所占的比例)提供了一种有效的方法。(本文来源于《郑州大学》期刊2010-05-01）
张磊,李欣然,陈辉华,王璞,宋军英[10]（2010）在《统计综合法电力系统负荷建模平台的开发》一文中研究指出针对统计综合法负荷建模工程实用化程度低的现状,开发一个统计综合法电力系统负荷建模平台。该平台由前台操作界面和后台服务器两大部分组成,对负荷特性数据进行分析、管理和应用。前台操作界面采用Visual C++6.0开发环境,应用模块整合技术,各功能模块既相互独立又相互关联。采用SQL Serv-er2000开发工具构建的数据库系统作为后台服务器。该平台操作简单,运行可靠,适用性强,扩展性好,能够方便建立各行业、各变电站的综合负荷模型,对统计综合法电力系统负荷建模具有实际工程意义,已在实际系统投入运行。(本文来源于《电力系统及其自动化学报》期刊2010年01期）
统计综合法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电力系统负荷的数学模型是电力系统数字仿真的基石,而数学模型的精准程度会对仿真结果的准确性产生直接影响,从而影响到以此为依据的规划与决策。在过去的数十年中,发电机、励磁系统及原动系统的建模技术都得到了长足的发展。电力负荷却由于自身时变性、分散性、非线性等特性停滞不前,尤其是作为负荷建模叁种方法之一的统计综合法已明显落后于时代。随着我国“全球能源互联网”战略的提出,电网复杂程度陡增,电网安全稳定运行与落后负荷模型之间的矛盾越发的不可调和。因此,在当今智能电网新形势下,建立符合我国电网的综合负荷模型是当前负荷建模研究领域的重中之重。本文依托智能电网大数据环境,以各种新型的数据采集装置采集到的海量数据为基础,高性能云计算平台和MapReduce算法为技术支撑,运用综合统计法进行负荷建模。全文从负荷的模型与结构入手,分别对常用的静态和动态负荷模型,相应负荷特性的集结方法,以及系统辨识理论进行了介绍。本文首次提出在智能电网环境下,利用现有系统实现对负荷组成数据进行获取,并设计了云平台下信息采集模块构建方法。采用时下流行的MapReduce算法,对采集到的数据进行挖掘、整合。MapReduce是一种为海量数据集和分布式并行计算而设计的编程方式。该方法从函数式编程中获得灵感,将一个数学函数作为计算单元,Map(映射)和Reduce(化简)是其核心内容。与传统方法相比,该方法能够大大加快数据处理速度,良好的容错性以及分布式部署的特点能够很好地解决电网结构复杂,电压等级多造成的数据获取困难等问题。此外,本文还开发了人机交互界面,为软件操作者带来了优良的软件应用体验。本文最后以获取的数据为实验对象,选用MapReduce算法和综合负荷动态模型,对静、动态模型分别建模。获得的静态负荷模型能够较好地反映变电站综合负荷的静态负荷特性,云计算平台能够快速地准确地完成大量负荷数据的汇集统计工作;获得的动态模型验证了在对电力负荷进行有效分类的前提下,采用改进的加权平均方法建立负荷模型的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
统计综合法论文参考文献
[1].魏来.基于统计综合法的电力负荷建模方法研究[D].郑州大学.2019
[2].白勇涛.基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究[D].郑州大学.2017
[3].苏天诺,邹明轩,彭光强,彭欢,查晓明.基于统计综合法和叁电平特性的高速动车组暂态负荷建模[J].电工技术学报.2014
[4].余家春.分析统计综合法电力系统负荷建模平台的开发[J].通讯世界.2013
[5].张菲菲.基于统计综合法的负荷动态等值[D].郑州大学.2012
[6].杨帆.基于统计综合法的在线负荷建模方法的研究[D].湖南大学.2011
[7].张勇,杨浩,罗建,张磊.基于统计综合法的分时建模研究[J].微计算机信息.2010
[8].张勇.基于实际电网的在线统计综合法建模研究[D].重庆大学.2010
[9].周鹏.统计综合法负荷建模的研究[D].郑州大学.2010
[10].张磊,李欣然,陈辉华,王璞,宋军英.统计综合法电力系统负荷建模平台的开发[J].电力系统及其自动化学报.2010
论文知识图
