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基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法
基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法
摘要：负荷闭环辨识是电力系统中重要的技术手段之一，能够帮助电力系统运维人员准确把握系统的负荷变化情况。本文提出了一种基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法，该方法通过利用PMU实测数据来分析系统中的负荷变化情况，并利用闭环辨识技术进行负荷模型的参数估计，从而实现对电力系统负荷变化的准确预测。
关键词：PMU；负荷闭环辨识；干扰数据；参数估计；负荷预测
1.引言
负荷闭环辨识是电力系统运维人员重要的工具之一，能够帮助他们预测电力系统的负荷变化情况，从而制定合理的负荷调度策略。随着PMU（PhasorMeasurementUnit）技术的广泛应用，PMU测量数据成为实时监测电力系统运行状态的主要手段之一。本文提出了一种基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法，该方法通过分析实测数据中的小干扰信号，利用闭环辨识技术对负荷模型的参数进行估计，从而实现对电力系统负荷变化的预测。
2.PMU实测小干扰数据的采集
为了实现负荷闭环辨识，需要采集系统实际运行过程中的负荷数据。在本文中，使用PMU技术对电力系统进行实时监测，通过在线采集负荷数据的方法来获取实测小干扰数据。
3.负荷闭环辨识模型构建
根据PMU实测的小干扰数据，可以建立负荷闭环辨识模型。首先，需要确定负荷模型的结构，通常可以采用线性模型、非线性模型或时变模型等。其次，利用闭环辨识技术对模型参数进行估计，最终得到一个准确的负荷闭环辨识模型。
4.参数估计方法
在本文中，采用了最小二乘法进行负荷闭环辨识模型参数的估计。最小二乘法是一种常见的参数估计方法，通过最小化实际测量值和模型预测值之间的误差来确定模型参数的最优值。
5.实验结果与分析
为了验证所提出的负荷闭环辨识方法的有效性，本文设计了一系列实验，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，所提出的方法能够准确地预测电力系统的负荷变化情况，并帮助运维人员制定合理的负荷调度策略。
6.结论
本文提出了一种基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法，该方法通过分析实测数据中的小干扰信号，利用闭环辨识技术对负荷模型的参数进行估计，从而实现对电力系统负荷变化的预测。实验结果表明，该方法具有较高的准确度和可行性，可以为电力系统的负荷调度提供重要的决策依据。
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