电工电能新技术

作者：周运斌1， 陈茜2， 王颖3， 王卫1， 周晋航4， 王海云2

单位：1. 国网北京市电力公司电力调度控制中心， 北京 100031；
\r\n2. 国网北京市电力公司电力科学研究院， 北京 100075；
\r\n3. 清华大学电机系， 北京 100084；
\r\n4. 上海电力大学电气工程学院， 上海 200090

关键词：聚类算法, 类噪声数据, 负荷模型参数辨识, 特征参数提取, 实测数据

基金：国网北京市电力公司科技项目（52022319005N）

基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识，为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求，本文实现基于聚类算法的负荷模型特征参数提取，为系统仿真提供参数指导和建议，基于北京电网实测数据的负荷模型辨识参数聚类结果验证了本文聚类算法的有效性。

来源：2020年第12期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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