用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估

薛世伟; 贾清泉; 张珂欣; 高志强; 梁纪峰; 李洋

doi:10.7500/AEPS20210507001

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用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估
- Electricity-consumption-data-driven Stochastic Modeling and Unbalance Assessment of Load in Low-Voltage Distribution Network
- 电力系统自动化 2022年46卷第8期页码：143-153
- 作者机构：
  
  1.电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学),河北省秦皇岛市 066004
  2.国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北省石家庄市 050021
  3.国网冀北电力有限公司智能配电网中心,河北省秦皇岛市 066100
- 作者简介：
  
  薛世伟(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：分布式电源并网与电能质量治理。E-mail：xueshiweihao@163.com
  贾清泉(1970—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电能质量监测与控制、分布式电源与微电网。E-mail：jiaqingquan@sina.com
  张珂欣(1999—)，女，硕士研究生，主要研究方向：配电网电动汽车负荷建模与电能质量治理。E-mail：1093613175@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51877186);河北省自然科学基金资助项目(E2018203358)
- DOI：10.7500/AEPS20210507001
  中图分类号：
- 收稿：2021-05-07，
  
  修回：2021-10-30，
  
  网络出版：2022-02-21，
  
  纸质出版：2022-04-25
- 稿件说明：
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薛世伟,贾清泉,张珂欣等.用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估[J].电力系统自动化,2022,46(8):143-153.

XUE Shiwei,JIA Qingquan,ZHANG Kexin,et al.Electricity-consumption-data-driven Stochastic Modeling and Unbalance Assessment of Load in Low-Voltage Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):143-153.
薛世伟,贾清泉,张珂欣等.用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模及不平衡评估[J].电力系统自动化,2022,46(8):143-153. DOI： 10.7500/AEPS20210507001.

XUE Shiwei,JIA Qingquan,ZHANG Kexin,et al.Electricity-consumption-data-driven Stochastic Modeling and Unbalance Assessment of Load in Low-Voltage Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):143-153. DOI： 10.7500/AEPS20210507001.

摘要

户用光伏发电和居民用电等单相设备因运行随机不确定性造成配电网三相不平衡问题日益严重。针对该问题，提出了一种用电数据驱动的低压配电网负荷随机建模方法。该方法利用高斯混合分布和期望最大化算法描述典型居民用电行为状态；通过建立云层覆盖指标划分云层状态，结合Beta分布描述光伏集群出力行为状态；采用马尔可夫链挖掘单相设备集群历史运行数据，建立系统各时刻运行状态转移矩阵，并采用序贯蒙特卡洛模拟方法对行为状态持续时间进行抽样，并建立系统状态随机模型。考虑低压配电网结构特点以及该随机模型，采用拉丁超立方抽样对配电网节点信息进行采样。基于节点支路关联矩阵进行潮流计算，并对三相不平衡问题进行评估。最后，以配电网模型作为仿真测试系统，验证所提方法的合理性与有效性。

Abstract

The problem of three-phase imbalance in distribution networks

caused by the random uncertainty in the operation of the single-phase equipment such as household photovoltaic power generation and residential power

becomes increasingly serious. Aiming at this problem

a method for stochastic modeling of load in low-voltage distribution networks driven by electricity consumption data is proposed. In this method

the Gaussian mixture distribution and the expectation maximization algorithms are used to describe the state of typical residential electricity consumption behaviors. The cloud states are divided through the establishment of cloud-cover level indices

and the power-output behavior states of the photovoltaic clusters are described with the Beta distribution. Markov chain is used to mine the historical operation data of the single-phase equipment cluster

and the transition matrix of the system operation states at each time is established. The sequential Monte-Carlo simulation method is used to sample the duration time of the behavior states

and a stochastic model of system operation states is established. Considering the structural characteristics and the stochastic model of the low-voltage distribution network

the Latin hypercube sampling is used to sample the node information of the distribution network. The power flow calculation is carried out based on the node-branch correlation matrix

and the assessment of three-phase unbalance problems is implemented. Finally

a distribution network model is adopted as a test simulation system to verify the rationality and effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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