基于智能电表的电网广域负荷建模方法_李力

ElectricalMeasurement&Instrumentation

Vol.49No.561

Sep.2012

2012年第9期

基于智能电表的电网广域负荷建模方法

李力，王亮，侯学勇，施雄华，陈松林，鞠平

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（1.南京南瑞继保电气有限公司，南京211102；2.河海大学，南京210098）

摘要：电力系统负荷建模是一项十分重要，同时也是非常困难的工作，目前为止还没有建立起广域的和常效的机制。本文提出利用各电压等级安装到户的智能电表开展广域的负荷建模工作，分别利用智能电表功率信息，

通过在线统计综合法获得负荷模型，以及将智能电表作为在线测辨装置，利用实时采样数据在线测辨获得负荷模型，构建了基于智能电表的广域负荷建模体系。通过自动抄表系统定期将负荷统计与测辨相关信息分层收分析与校核，从而建立动态和长效机制，有效推集，分级建模，逐级向上，可实现电力系统负荷信息的广域统计、

动负荷建模的各项研究工作。关键词：负荷建模；广域；智能电网；智能电表中图分类号：TM933文献标识码：A文章编号：1001-1390（2012）09-0052-06

WideAreaElectricLoadModelingBasedonSmartMeter

LILi，WANGLiang，HOUXue-yong，SHIXiong-hua，CHENSong-lin，JUPing

（1.NRElectricCo.，Ltd，Nanjing211102，China.2.HohaiUniversity，Nanjing210098,China）

Abstract：Powersystemloadmodelingisaveryimportantanddifficultwork.Uptonowthereisnowideareaandlong-termmechanismforit.Thispaperproposedawideareaelectricloadmodelingmeasurementbasedonsmart

meterinstalledeverywhereinthepowergrid.Itusesonlinecomponentbasedmethodologywithpowerandreactivepowerinformationtogettheloadmodel，andthesmartmeterasonlinemeasurementdevicetogettheloadmodelatsametimetobuildupawidearealoadmodelingstructure.Theloadinformationcanberetrievedfromthesmartmeterthroughtheautomaticmeterreadingsystemandimplementwideareastatistic，analysisandverificationofelectricloadandprovidepreciseloadcomposition，proportionandtimevaryingcharacteristic.Thesmartmeterbasedloadmodelingmeasurementwillpromotethestudyandresearchonelectricloadmodelinggreatly.Keywords：loadmodeling，widearea，smartgrid，smartmeter0

引言

电力负荷建模是一项十分重要同时也非常困难的工作，是经长期研究而始终没有解决的难题，负荷模型的准确性对电力系统设计、分析和计算有非常重要的影响，特别是对电力系统安全稳定分析的结果有直接的影响。我国将负荷建模工作纳入国家自然科学基金重大项目的研究范围，各科研院所、高校和电网公司也积极开展相关研究工作。美国在2003年8.14大停电之后，联合调查组在其最终报告中指出以往采用的负荷模型不合适，为此美国电科院也进行了负荷建模总体测辨方法的研究。

负荷模型研究的难点在于负荷存在着随机性、时变性、分散性、多样性和不连续性等特点，长期以来，-52-国内外专家学者进行了广泛深入的研究，总体形成了4种方法，统计综合法、总体测辨法、故障仿真法与混

合法，这些方法都在不同方面取得了良好的效果。但是，电力系统是个不断发展的系统，随着系统规模的变化、新技术装备的使用、分布式能源的引入都给负荷建模工作带来了诸多挑战。因此，负荷建模仍然是一项长期和艰巨的工作，需要投入更多的努力。

一般来说，越接近负荷的末端，负荷成分越简单，辨识越容易，同时选取的样本越多，统计的准确性也会越高。过去，由于技术手段的，无法全面地、经常性地开展负荷统计工作，也不可能在所有的负荷点安装在线测辨装置。但随着智能电网建设特别是智能电表技术的发展，完全有可能利用遍布电力系统各电

［1-2］

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压等级的智能电表开展负荷的统计和建模工作，并使之常态化，随时为电力部门提供准确的、全面的、动态的负荷信息，利用这些统计信息可以开展包括负荷建模、负荷预测等一系列相关的、更加广泛的研究工作。本文就基于智能电表的广域负荷建模方法进行分析和阐述。

1负荷建模方法研究

负荷建模工作历经多年的研究，总体形成4种方法，现简要论述如下：1.1

统计综合法

统计综合法的基本思想把综合负荷看作成千上

出发，在负荷建模的研究中采取了一些假设和近似，在一定程度上给建模工作带来便利，但也在很大程度上影响了建模的准确性和实用性。同时，由于负荷种类繁多、数量巨大且不断增长变化，同时在地域上有具有分散性，偶尔一次统计工作也很难完成，更不用说经常性的统计了，即使完成了统计工作，但负荷的随机性也无从把握，而智能电表在获取这些信息上却具备天然的条件，若加以利用则可获得良好的效果。2智能电表

电能表是电力系统电能计量设备，是一种分布最广泛、最基本的电力数据采集、测量和处理单元，而且系统的各个层次都有用各种用途电能表计，从最末端的用户电表、配电表到厂站的馈线表、关口表等。

智能电表是全球智能电网建设的一个重点，随着智能电网建设的开展，智能电表的发展和应用也达到

无功电能表、最了较高水平，现代的电能表是集有功、

大需量表、有功、无功功率表、功率因数表、频率表、电压表、电压合格率表、电能质量监测仪、扰动数据记录负荷控制器等多种功能于一体的电力参数综合监仪、

测设备。不但可以监视和记录电气参数，还能形成日典型负荷曲线，甚至可以进行某些就地控制

［10-13］

万用户的集合，在实验室确定各种典型负荷的平均特

性，然后统计出各类负荷的比例，估算其平均特性最终得到负荷模型。用统计综合法得到的负荷模型具有物理概念清晰，易于理解的优点，但其核心是建立在“统计资料齐全，负荷特性明确”的基础之上，这一点往往难以做到，而且不能经常进行统计，从而无法考虑负荷随时间变化的特性[2]。1.2

总体测辨法

总体测辨法的基本思想是把负荷看成一个整体（黑盒子或灰盒子），利用数据采集装置采集和记录负荷所在母线的U、f、P、Q等内容，然后进行在线或离线分析计算，再根据系统辨识理论确定负荷模型以及参数。这种方法避免了大量的统计工作，有可能得到实时负荷特性，其最大困难是难以在系统所有的变电站都安装有关装置。1.3故障仿真法

故障仿真法是以一定有代表性的故障作为激励，输入负荷模型，并观察响应输出，然后与实际系统的响应做对比，分析误差并对模型参数进行修正，以期获得能满足较多实际故障情况的参数，即认可这套参数能够较准确地反映系统的动态特性，但这种方法难以保证适合于所有的故障情况。1.4

混合法

混合法汲取了前3种方法之所长并加以互补，提出了一整套负荷建模新策略和新方法。在技术路线上采取了负荷分类确定、在线刷新的建模策略，综合利用EMS、故障录波、负控装置和建模装置等数据进行系统辨识，从而形成了一套复杂的建模体系，充分的数据来源是混合法建模的关键所在。

实际上，任何一种建模方法都需要足够的样本来保证建模的效果，由于缺乏足够的样本以及与之相适应的建模方法，所以难以随时掌握负荷组成以及各类负荷所占的比重。限于人力和物力，从工程实用角度

［3-9］

。目

前很多电表都采用了高性能MCU和DSP芯片，信号处理能力空前提高，随着技术的发展其计算能力将进一

步提高，且价格不断下降，这就使得普通电表具有非无线通信等技常高的运算和处理能力。电力线通信、

术的应用又极大促进了自动抄表系统的发展，电力部）或通用分组门可以通过电力线载波通信技术（PLC无线业务（GPRS）等技术手段实现远程自动抄取电表读数以及相关信息。

由于芯片处理能力的提高，电能表有较大冗余的处理能力，一般智能电表的采样率都比较高，可达4~即每周波80~256点采样（50Hz系统），测量12.8kHz，

准确度满足0.1%的要求，因此有可能在未来的电能表中增加负荷参数辨识和统计的软件模块，利用各级电能表特别是分布广泛的用户电能表对所辖负荷进行统计和测辨，然后通过远程集抄系统分层收集这些统计结果，就能实现大范围、不间断的负荷统计和测辨，从而为负荷建模工作提供有力的数据保障。实际上，有智能电表的地方就等于有潜在的在线统计和测辨装置，充分利用好这些基础资源，进行长期有效的负荷统计，将会极大促进负荷建模的研究工作。图1为具有负荷测辨功能模块的智能电表示意图，电表的硬件体系较为成熟，因此工作的重点是负荷模型在线辨识软件的设计和开发。

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于宏观定性，总体测辨法比较适合于微观定量，因此可以将二者相结合，采纳各自的优点形成一种基于智

󰀝󰀞󰀟 󰀛󰀜󰀁󰀗󰀘󰀑(MCU)󰀍󰀎󰀏󰀐󰀑󰀒󰀓能电表的混合建模方法。

首先，采用在线统计综合法，充分利用智能电表提供的功率数据，逐级向上统计，获得负荷模型和参数；同时，按照自下而上的顺序，利用智能电表的电压、电流采样数据采用在线测辨法获得低电压等级负荷的模型和参数，经分析整理后确定高一级的负荷模型结构，由高级并获得参数，依此类推获得最终的负荷模型与参数；最后，二种方法获得的辨识结果可相互验证校核。其层次结构如图3所示。

󰀁󰀂󰀃󰀄󰀅󰀆

󰀁󰀂󰀁󰀃󰀄󰀅󰀆󰀇󰀁󰀈󰀉󰀊󰀋󰀌!\"./󰀛01234%5678󰀛󰀜󰀔󰀕󰀆󰀖#$%&’()󰀄*+RS-485/,-*+图1具有负荷建模算法的智能电表原理框图Fig.1Structureofsmartmeterwithload

modelingalgorithm

3

基于智能电表的广域负荷建模方法文献［14］提出充分利用广域测量信息，探索广域

多点同步确定负荷模型参数的方法，拓展了负荷建模的思路，本文将广域的范围进一步扩大，扩展到以每一个电表为单位的负荷单元，形成一种新的广域负荷建模方法。3.1

广域负荷建模的系统构架

电力系统有各种各样的负荷，可以分为工业负

4.1󰀇󰀌󰀉220kV3.13.n󰀇󰀋󰀉110kV荷、城市民用负荷、商业负荷、农业负荷及其它负荷，利用智能电表进行建模的工作需要按照分区、分类的原则，有针对性的分层、分级逐步开展。图2为典型220kV供电接线示意图。3.2

广域负荷建模的策略

在如前所述的建模方法中，统计综合法比较适合

220kV

󰀁󰀂󰀃󰀄35kV110kV

2.12.22.32.n󰀇󰀊󰀉10kV1.11.21.31.41.51.61.71.n󰀇󰀈󰀉220V/380V图3广域负荷建模层次结构示意图

Fig.3Wideareaelectricloadmodelingstructure具体建模策略如下：）在线测辨。智能电表作为在线测辨装置，对输（1

入的电压、电流进行数据采集，然后确定负荷模型结构，最后根据实时采集的数据辨识出模型参数。对于复杂条件，可采用总体测辨方法，无需知道用户的负荷组成及参数，采用输入/输出模型来描述，可以获得较好的参数估计值，由于长期在线测量，可以根据各个时刻测量数据得到相应的负荷特性参数，从而较好地解决了负荷特性的时变特性，无需专门安装大量的在线测辨装置。

（2）横向对比。对于同一电压等级的同类负荷得到的辨识结果要进行横向对比、坏数据辨识并适当取舍，验证本层级模型结构、参数的合理性，若不合理，还将修正模型结构，再进行辨识

［15－16］

10kV

10kV220V/380V。实际工程中，可

图2典型220kV供电系统示意图

Fig.2Typical220kVpowersupplystructure

--

采用最小二乘法或其他曲线拟合的方法，对同一层级同类负荷所有电表的辨识结果进行处理，获得本层级的一个在最小方差意义上与实测数据拟合最好的模

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型，为高一级建模提供数据支撑。处于末端的智能电表要重点关注负荷的成分、比重以及时变特性，掌握这些信息对高一级的负荷建模有十分重要的作用。

（3）纵向校核。根据低一级辨识结果建立高一级无功补偿、电源等负荷模型，考虑层级之间有变压器、其它传变因素的影响，高一级的模型辨识的结果很可能与低一级的模型有偏差，从探究问题原因的角度出发，首先还是要从物理机理上来分析，深入研究出现矛盾或偏差的原因。高一级负荷模型与低一级负荷模型要在物理机理上具有统一性。

（4）统计综合。文献［17］在福建电网安兜变进行了在线统计综合法的试点工作，利用负控系统与EMS系统提供的功率数据取得了良好的效果。按照文献［15］提出的方法，充分利用智能电表进行功率统计，逐级向上实现负荷建模的在线统计综合，由于智能电

更广泛，因此可更好表定时刷新的用电情况更准确、

地实现负荷模型参数的动态、长效管理。

由于智能电表分布广泛，从概率上讲，不同地区以及不同电压等级的智能电表总会经历各种扰动，因此，可以针对不同的情形制定不同的辨识方案。例如在某些电压波动较大的地区或电压等级（电压缓慢波

可进行静态模型的测辨，对于扰动多发动超过10%）

的地区（电压快速波动超过5%）可进行动态模型的测可以识别出系统辨。通过设置一定的扰动判别门槛，扰动方式，进行不同方式的模型测辨，简要流程如图4所示。

󰀁󰀂󰀖󰀗󰀗󰀘󰀙\\󰀘󰀚\\󰀛󰀜\\󰀝󰀜\\󰀞󰀟 󰀑!󰀋󰀌󰀍󰀎󰀇󰀈󰀉󰀊󰀏󰀌󰀍󰀎󰀄󰀈󰀉󰀊而对于更多情况，电压波动实际难以达到上述范围，但电压在小范围（比如2％左右）的快速变化是有可能经常遇到的，因此针对更一般的情形，可采用“先动后静”的辨识方法[1]，同时获得动态和静态参数。首先，采用动态模型去描述负荷；其次在电压及频率与初值偏离很小时，可将静态模型线性化：

ΔP=（ΔQ=（即：

ΔP

dP

）U=UdUf=f

00

ΔU+（ΔU+（

dP

）U=UΔfdff=f

000

dQ

）U=UdUf=f

0

0

dQU=U

）Δfdff=f

0

（1）

dP/dU

=ΔΔΔΔUdQ/dUΔU

ΔΔΔdQ/dfΔfdP/df

（2）

式中ΔU、Δf为电压和频率是输入变量，ΔP、ΔQ为有功和无功是输出变量。

其次，在稳态条件下（电压与频率在小范围变化）动态模型退化为静态模型，其状态方程为：

dX

=AX+BVdt

Y=CX+DV（3）根据负荷的物理本质可知，动态模型中各变量导dX

可得：数为零即得静态模型，令：=0，dt

Y=［－CAB+D］V

式中Y=［ΔP，ΔQ］，V=［ΔU，Δf］

比较式（2）与式（4）可得：dP/dUdP/df－1

=－CAB+D

dQ/dUdQ/df

而静态特征系数为：

T

T

－1

（4）

ΔΔ（5）

pu=（

󰀃󰀄󰀅󰀆dPU0dPf0

），pf=（）dUP0dfP0

（6）dPdP

、、dUdf

dQU0dQf0

qu=（），qf=（）dUQ0dfQ0

式中pu、pf、qu、qf为负荷静态特征系数，而

󰀐󰀑󰀒󰀓󰀔󰀕\"#$%&’󰀑!?󰀛()*+󰀑!󰀝dQdQ

、可由动态模型求得，这样就从动态模型中得dUdf

到了负荷的静态特征系数。

采用这种“先动后静，动静结合”的方法，可由辨识所得的动态模型很方便的获得静态特征系数，几乎不增加计算量既可同时获得动态模型与静态模型，这种算法非常适合于一般情况下智能电表的在线辨识。

还应当注意的是，不同电压等级可采用不同的建

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Fig.4

图4负荷模型测辨的软件流程

Softwareflowchartofelectricloadmodeling

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模方法。一般来说电压等级越低，越接近末端负荷成分越明确，因此可以考虑采用机理模型，着重掌握负荷成分、比重和时变特性。电压等级越高，负荷成分越复杂，可以考虑采用输入、输出的非机理模型，以简化辨识的此外，在线过程，负荷建模的算法很多，此处不再赘述。

综合统计法获的结果具有总体结构与参数合理的特点，可与总体测辨法获得负荷模型可进行相互验证校核，从而获得更为准确和适用的负荷模型3.3

［18－19］

本层次、类型、数量、模型的确定（;2）样本坏数据的辨识；（3）负荷模型在横向和纵向之间的统计与校核算

法，以及模型的修正方法；（4）智能电表布点方案和策略。本文旨在抛砖引玉，希望有更多适用的方法被提出来。

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。

广域负荷建模的步骤

首先针对某块智能电表，例如一个家庭用户典型负荷，统计其典型用电设备的组成，从负荷的物理本质和机理出发，建立符合实际情况的负荷模型；其次，在智能电表处理程序中植入合适的算法，实现负荷统计以及模型参数的辨识；最后，通过电表自动抄表系统将统计和辨识结果进行收集和整理，对所有各层级的负荷相关信息进行综合统计、分析与校核，最终获得负荷成分、比重以及时间特性等，从而建立符合实际情况的负荷模型。

建模步骤如下，从第一层开始：（1）选取典型的末端负荷单位；（2）分析典型负荷单位的负荷成分，建立负荷模型；

（3）安装具有负荷信息统计能智能电表；（4）定时收集所有智能电表负荷信息统计结果；）对收集到的样本进行综合分析，从而建立高（5

一级的负荷模型；

）安装高一级的具有负荷信息统计功能智能电（6表；

（7）定时收集高一级负荷测统计结果；（8）将高一级的统计结果与低一级的的统计结果进行离线的相互校核并修正模型。

上述过程逐级向上，最终获得适用的区域电网的负荷模型。4

结束语

广域负荷建模方法，以智能电表为基础，选取足够样本，构建广域负荷建模体系，形成日常机制，提供广泛的、准确的、动态的负荷相关信息，为电力系统的负荷建模工作提供源源不断的数据支撑，为负荷建模工作打下扎实的基础。但此项工作不是一蹴而就的，若不具备在线测辨的条件可采用在线统计综合法，仅需利用电表的功率数据，无需改变现有电表的任何功能，此外，可以在条件具备的地区先小范围试点，获得积极的成果后再逐步展开。

后续的研究将逐步在以下方面开展：（1）负荷样-56-

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李力（1970-），男，硕士，高工，电网保护控制研究所所长，主要研究方向为智能电网保护与控制。Email：lili@nari-relays.com

王亮（1973-），男，通信作者，硕士，工程师，主要研究方向为电网安全稳定控制。Email：wangl@nari-relays.com

侯学勇（1981-），男，博士，工程师，主要研究方向为电网houxy@nari-relays.com安全稳定控制。Email：

施雄华（1978-），男，硕士，工程师，主要研究方向为电网shixh@nari-relays.com分析高级应用。Email：

陈松林（1970-），男，硕士，教授级高级工程师，总工，主要研究方向为电网安全稳定控制。Email：chensl@nari-relays.com

鞠平（1962-），男，博士，教授，河海大学副校长，主要研究方向为电力系统分析、控制和建模等。Email：pju@hhu.edu.cn

收稿日期：2012-01-19

（田春雨编发）

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