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基于PMU实测小扰动数据的负荷建模方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于PMU实测小扰动数据的负荷建模方法研究
任务背景：
近年来，电力系统的快速发展催生了大量的电力负荷，这也促使了对电力系统负荷建模方法的研究。负荷建模是电力系统动态稳定性分析的基础，负荷建模的准确度直接影响到电力系统动态稳定性分析的精度。在传统的负荷建模研究中，大部分负荷模型是基于历史数据或者人为假设推导得到的。这种方法的局限在于不能很好地反应负荷的动态响应特征，同时也不能很好地预测系统出现扰动时的稳定运行状态。
为了更加准确地建立电力负荷模型，提高电力系统的稳定性，近年来，基于PMU实际测量小扰动数据的负荷建模方法逐渐被引入。这种方法通过实时监测电力系统的运行状态，获取大量的电力负荷响应数据，从而精确地反映负荷的动态特征，提高系统动态稳定性分析的准确度和可靠性。
本项目旨在基于PMU实测小扰动数据，研究电力负荷建模的方法和技术，探讨各类负荷特性的数量化表达方法，通过建立精确的电力负荷模型，提高电力系统的动态稳定性分析的准确度和可靠性。
任务目标：
1.研究电力负荷的响应特性，确定包括频率响应特性、热响应特性、电气响应特性等在内的各类负荷特性的数量化表达方法。
2.分析实际测量的小扰动数据中反映的负荷响应特性，建立基于PMU实测小扰动数据的电力负荷模型。
3.验证建立的电力负荷模型的准确性与可靠性，并提出进一步完善模型的建议。
任务内容：
1.对电力负荷的各类响应特性进行研究，包括频率响应特性、热响应特性、电气响应特性。
2.分析实际测量的小扰动数据，提取其中反映负荷响应特性的数据，并进行数据预处理。
3.建立基于PMU实测小扰动数据的电力负荷模型。根据获取的负荷响应数据，选择适当的统计模型、神经网络模型、支持向量机模型等当中的一种或若干种，并搭建相应的建模框架。
4.验证建立的电力负荷模型的准确性与可靠性，比较建模结果与实际数据的吻合程度，并分析建模结果的优缺点，提出后续完善模型的建议。
任务方案：
1.对电力负荷的频率响应特性、热响应特性、电气响应特性等各类响应特性进行综合分析，建立数量化的表达方法。
2.选取符合要求的电力系统进行实际测量，从PMU获取小扰动数据，提取其中有代表性的数据片段，进行预处理。
3.建立电力负荷模型，选取合适的统计模型、神经网络模型或支持向量机模型等，根据不同负荷响应特性进行建模，并利用实际测量数据进行模型训练和测试。
4.验证建立的电力负荷模型的准确性与可靠性，比较建模结果与实际数据的吻合程度，并分析建模结果的优缺点，提出后续完善模型的建议。
任务时间：
本项目的完成时间为一年，起始时间为2021年1月，结束时间为2022年1月。
任务实施：
本项目的实施人员须具备电力系统及数据分析等相关的专业知识与技能，要求严谨细致，工作态度端正。具体实施人员包括：负责人、研究员、工程师和助理研究员等。负责人主要负责任务的组织与协调，研究员主要负责理论分析、数据处理和模型建立等工作，工程师主要负责建模框架的设计和模型训练，助理研究员主要负责数据处理和实验数据分析等工作。本项目将进行多次组会和汇报，以保证任务的有效实施和进度控制。