导读:本文包含了负荷建模论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:负荷,电动汽车,建模,充电站,模型,特征,参数。
负荷建模论文文献综述
杨波[1]（2019）在《基于PSASP的电动汽车充电站动态负荷建模》一文中研究指出在研究了电动汽车叁类典型充电站(电池更换站、居民区充电站、公共场所充电站)的动态负荷分布规律的基础上,基于电力系统分析综合程序(PSASP)中的用户自定义模型模块(UD),对表征此叁类充电站动态负荷模型的日负荷曲线分别进行了建模,从而为电力系统进行潮流、暂稳等计算提供了模型参考。(本文来源于《机电信息》期刊2019年35期）
刁云鹏,司瑞才,王松寒,金春林[2]（2019）在《基于BP神经网络的超临界火电单元机组负荷系统建模研究》一文中研究指出针对火电单元机组大范围变负荷、变工况发生时,超临界火电单元机组的控制品质变差,机组负荷、主蒸汽压力等参数难以满足工程需要的问题,基于较为先进的BP神经网络建模方法,对600 MW超临界火电单元机组进行了数学模型的建立。仿真结果表明,网络的输出值与实际模型的输出值间的误差在允许范围内,BP神经网络可有效逼近超临界火电单元机组模型。(本文来源于《吉林电力》期刊2019年05期）
靳忠福[3]（2019）在《高速铁路牵引负荷建模与特性分析》一文中研究指出为掌握高速铁路牵引负荷分布特性,建立牵引负荷模型,结合牵引变电所实测数据,对其数字特征与分布特性进行分析。(本文来源于《电工技术》期刊2019年17期）
蒋卓臻,向月,刘俊勇,朱嘉远,税月[4]（2019）在《集成电动汽车全轨迹空间的充电负荷建模及对配电网可靠性的影响》一文中研究指出大规模电动汽车接入会影响配电网可靠性,精细的电动汽车充电负荷模型能够保证可靠性评估的准确性。为此提出一种集成电动汽车全轨迹空间的充电负荷模型,首先给出全轨迹空间的概念和量化充电负荷时空特性的指标;然后考虑交通网、配电网耦合关系,建立基于交通网约束的出行需求模型、基于出行需求的电量消耗模型和基于用户主观意愿的充电需求模型,得到电动汽车全轨迹空间状态量;最后,基于最优负荷削减模型与序贯蒙特卡洛法进行了电动汽车接入下配电网可靠性评估。以某城市"交通-配电"系统为测试算例,对区域私家电动汽车负荷进行时空预测,在此基础上分析了不同场景充电负荷对配电网可靠性的影响,验证了所提模型的合理性和方法的有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年10期）
黎铭,王林,梁冰,扈海泽,资春元[5]（2019）在《含风电微电网负荷预测建模及其仿真》一文中研究指出风具有随机间歇性特性,在并网条件下参与电网负荷预测,其风速和风向的间歇性会对电网产生很大冲击,严重影响电力系统的稳定性.结合微电网的特点和风电运行特性,搭建微电网的基本负荷模型和风电模型,并采用MATLAB/Simulink建立负荷预测仿真模型.仿真结果表明,含风电微电网不仅能够抵御消化风电并网的影响,还能够有效降低电网的负荷曲线的峰谷差.含风电微电网参与电网的负荷预测能够有效地提高电力系统的供电可靠性.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
罗扬,段登伟,苏鹏,韦炜[6]（2019）在《计及负荷精细化建模的主动配电网双层规划模型》一文中研究指出传统配电网规划中,通常将负荷建模简单处理为恒功率模型,难以表征真实负荷需求。为实现主动配电网更加经济稳定的运行,在负荷精细化模型的基础上,提出以总投资和总运行费用净现值最小为目标函数,考虑总投资成本限制、需求响应容量限制、支路潮流、电网安全等约束条件的双层主动配电网模型,并对双层模型的上下层进行关联建模,引入二阶锥潮流松弛,将其转化为单层混合整数二阶锥规划,通过改进的IEEE 33节点算例进行验证。(本文来源于《浙江电力》期刊2019年06期）
王鹏[7]（2019）在《复杂动态监控任务工作负荷的Petri网建模理论及方法研究》一文中研究指出复杂动态监控任务是一类时间和空间上具有操作不确定性,且信息量大、行为复杂的活动集合,广泛存在于列车/飞机驾驶、行车调度、空中管制、核电监控等安全苛求系统之中。近年来,随着智能化设备的不断应用,人机交互任务内涵的不断变化,传统的系统安全风险集中点正在从硬件向人转化,如何保证复杂动态监控任务的执行绩效,构建人在环的安全评价体系成为了复杂人机系统设计亟待解决的问题。工作负荷作为重要的工效学指标之一,目前普遍被作为人机交互任务设计水平的一个有效度量,而形式化方法中的Petri网则被广泛应用于复杂动态系统的建模分析当中。因此,本文以国家自然基金面上项目“基于任务的复杂人机交互系统操纵适配性度量与优化”和北京市科技计划项目“城市轨道交通全自动驾驶系统关键技术研究与示范应用”为背景,从复杂动态监控任务工作负荷的角度出发,引入形式化的方法,采用着色Petri网对连续监控任务工作负荷测量的可行性和有效性进行了探索和论证。在此基础上,通过对工作负荷的内涵、表达方式以及与Petri网结构映射关系的深入分析,建立了一种基于时间Petri网的短时并发多任务工作负荷预测模型,并在实验室环境中进行了验证。最后以地铁全自动运行应急场景中大面积晚点下列车人工离站任务为例,对短时并发多任务进行了时间序列优化的探讨,证明了预测模型工程应用的可行性,为复杂系统人机交互任务的优化设计提供了理论方法和技术支撑,具有十分重要的理论与实际应用意义。论文完成了下列主要工作:(1)深入分析了工作负荷的定义、评价方法、预测模型和应用的现状,归纳总结了目前工作负荷相关研究中的存在问题,以铁路行业和工效学应用为媒介,分析了 Petri网与工作负荷的相关背景研究,并指出其潜在联系,以此确定了本文的研究目的、方法和技术路线。(2)对复杂动态监控任务进行了定义,明确了其适用环境、分类和特点。剖析了复杂动态监控任务构成要素和工作负荷特征,探讨了 Petri网和工作负荷的内在联系以及采用Petri网描述工作负荷的可行性。(3)在VACP、多资源理论的基础上,建立了着色Petri网下基于行为的任务过程工作负荷度量模型,通过引入任务过程中重复行为对负荷的影响,有效地提高了其度量精度,并在MATB-II多任务环境中对模型进行了验证。(4)针对复杂系统人机交互中的短时并发多任务,在基于行为的任务过程工作负荷度量模型的基础上,进一步构建了一种时间Petri网下面向资源分配的工作负荷预测模型,通过设计和实施相关实验论证了该模型在人机交互任务优化中应用的可行性。(5)研制了地铁列车驾驶任务测试平台,应用短时并发多任务工作负荷预测模型实现了地铁列车应急人工离站任务的时序优化,并通过平台仿真实验对任务优化前后的差异展开了分析,对模型的工程应用进行了探讨。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-03）
屈武[8]（2019）在《基于迁移学习的磨机负荷参数软测量建模研究》一文中研究指出球磨机是流程工业中的关键基础设备,尤其是化工和冶金领域。然而,由于参数时变,大惯性等因素对球磨机运行过程的影响,缺乏有效的关键负荷参数测量方法。因此,准确检测磨机负荷参数对选矿全流程优化运行和控制有重要的研究意义。软测量是借助自动控制技术,并合理的运用到生产实践过程中,依据易测变量与难以直接测量的待测过程变量之间的数学关系,通过各种数学计算与估计方法,从而测量出待测变量。鉴于此,软测量技术被广泛应用于磨机负荷检测中,但是,在实际磨矿生产过程中,通常不可避免的存在多工况问题,使得历史工况与待测工况之间的数据分布发生迁移,导致传统的软测量建模方法的预测性能下降。针对选矿过程中变工况导致的预测主导变量模型难以建立的问题,本文通过引入一种有效的学习策略—迁移学习,研究多工况和变工况磨机负荷参数软测量建模方法,本文主要工作内容概括如下:(1)针对待建模工况中仅含有少量带标签样本的问题,本文主要研究了基于半监督分布适配的域适应方法。通过充分利用待测工况中少量的带标签样本的标签信息,与传统的负荷参数软测量方法相比,取得了良好的预测效果,并通过球磨机实验验证了该方法的有效性。(2)针对磨机待建模工况中带标签样本难以获取以及未充分考虑多个历史工况间信息相关与互补的问题,本文研究了基于最大均值差异的多源域适应方法。通过利用集成建模思想和充分利用历史工况间信息的相关和互补特性,使得模型的预测精度进一步提高。(3)针对在进行历史工况和待建模工况分布适配时未充分考虑数据的几何结构问题,本文研究了基于数据结构保持的域适应算法,主要通过流行域适应和联合低秩稀疏表示域适应这两个方面进行说明,并通过球磨机实验,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
黄雪琪[9]（2019）在《电动汽车充电负荷分布特征建模研究》一文中研究指出电动汽车作为使用清洁能源的交通工具,具有节能、零排放、低噪声等特点。在各国政府的财政补贴与政策激励下,电动汽车保有量将会在未来持续快速增长。电动汽车的能量供应来自于电能,其出行具有较高的灵活性和随机性,电动汽车的充电负荷特征往往取决于电动汽车的具体出行情况。电动汽车在时间和空间上无序连入电网会导致电网网损增加、电能质量下降,甚至危害电网的安全运行。对电动汽车充电负荷分布特征进行预测是电动汽车充电负荷控制、充电基础设施建设及电网规划的重要依据。本文通过获取传统车辆行驶GPS数据,提取车辆行程特征数据,分析车辆的出行规律并建立概率模型,梳理行程特征推理流程,建立车辆行程链模拟模型。基于车辆行程链模拟模型模拟电动汽车出行数据,结合电动汽车典型充电场景实现电动汽车无序充电负荷的准确预测,具体的研究内容如下:对东北地区400辆传统车的GPS行驶数据展开一年以上的采集工作,根据车辆数据的完整程度和活跃程度对数据进行筛选,选择具有代表性的上班族车辆行驶数据。对车辆连续的GPS数据进行预处理并按行程进行划分,计算车辆每行程的行程序号、行程开始位置、行程结束位置、行程开始时间、行程结束时间、行程里程、行程平均速度、平均速度方差和停留时间九个描述车辆出行情况的行程特征数据,建立车辆行程特征数据集,并对该上班族车辆的出行规律进行分析。基于车辆行程特征数据集,利用贝叶斯网络建立描述车辆出行规律的概率模型,参考爬山算法和BIC评分函数得到的车辆行程特征贝叶斯网络结构,同时考虑行程特征间的相关性关系及物理关系,人工对车辆行程特征贝叶斯网络结构进行改造,并对网络参数进行计算。基于车辆行程特征贝叶斯网络,提出车辆行程特征的推理流程,建立车辆的行程链模拟模型。利用贝叶斯网络的推理算法,在已知车辆每行程部分特征数据的情况下对其他行程特征的概率分布进行推理,利用蒙特卡洛方法进行抽样,构造一天内车辆出行的行程链及每行程的行程特征数据。通过对车辆出行特征数据的多次模拟,对比模拟数据和原始数据验证了模型预测的准确性。针对普及程度较高的居民区内分散式专用充电桩,选取具有代表性的原型车辆,建立小区内部车辆无序充电基础场景。基于车辆行程特征的模拟数据,对车辆每行程的能耗、无序充电时长进行估计,实现基础场景下的电动汽车无序充电负荷的预测。对小区内不同规模、不同电动汽车电池电量水平下限、不同充电地点的小区内部无序充电负荷进行预测并对结果进行分析。结果表明,居民区内部电动汽车的规模是影响电动汽车充电负荷的重要因素,居民区内部每增加一辆电动汽车,充电负荷的峰值上升单桩充电功率的0.08-0.14倍;当电动汽车驾驶者所能承受的最低电池电量水平下降,峰值负荷下降可达24.2%;当电动汽车驾驶者采用家庭充电和工作地点充电时,峰值负荷下降31.8%。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
程定一[10]（2019）在《基于空调负荷建模的源-荷协同备用优化配置研究》一文中研究指出为应对日益凸显的能源危机和环境污染问题,许多国家都在积极开发利用风能、太阳能等可再生能源,其接入电力系统的比例也越来越高,而传统火电比例则不断下降。由于可再生能源的随机性和间歇性,系统需要配置更多的备用以满足供电可靠性要求。若这些备用均由发电侧提供,则会降低发电效率和环境效益。为缓解发电侧提供备用的压力,负荷侧提供备用问题备受关注。空调负荷在电力系统中占比高,且具有热储能特性,可为系统提供备用服务。随着智能电网的发展,更先进的量测、传感技术以及双向通信技术为可控负荷参与电力系统辅助服务提供了技术支撑。在政策支持下,国内外已开发需求侧响应的示范工程项目。空调负荷参与电力系统备用服务具有现实可行性。本文基于空调负荷建模对其为电力系统提供备用服务进行了研究。首先,在分析影响空调运行特性的主要因素基础上,建立了空调负荷的一阶空间热模型,并进行模型参数动态辨识;然后,在单台空调模型基础上,基于耦合福克普朗克方程(Coupled Fokker-Planck Equations,CFPEs)建立了空调负荷的聚合模型;进一步在聚合模型基础上,建立考虑空调锁定时间的源-荷协同的备用配置模型并基于Benders分解进行分层求解;最后将负荷类型扩展到中央空调负荷,构建试验平台验证了中央空调提供备用的可行性。研究内容的主要创新点如下:(1)提出了基于可变窗口粒子滤波(Window Varying Particle Filter,WVPF)对空间热模型参数进行动态辨识的方法。由于环境影响,空间热模型参数是时变的,需要对参数进行动态辨识。由于标准粒子滤波在动态参数辨识中对初值和量测噪声敏感,通过改进其预测和更新过程,提出了可以用于在线辨识的WVPF,方法核心是自适应的预测时间窗口算法。为验证WVPF的有效性,本文建立了分体定频空调的数据采集与控制试验平台,可实现模型参数在线动态辨识,试验结果表明WVPF的辨识结果精确,而且对初值和噪声不敏感。(2)基于CFPEs建立空调负荷的聚合模型。CFPEs是偏微分方程组,难以直接解析求解,可以基于有限差分方法(Finite Difference Method.FDM)对CFPEs进行数值求解,得到便于控制的线性状态方程形式的聚合模型。基于最大值原理对差分格式的稳定性和收敛性进行分析,得出差分格式网格(包括时间步长和温度步长)选取的依据。推导了CFPEs稳态解的完全解析形式,为快速计算,进一步提出了数值计算方法。通过降维参数的分组方法处理异质参数负荷,从而减少分组数。引入区间估计描述聚合功率的波动性,通过高斯分布对二项分布的近似,降低计算复杂度同时保证估计结果的精度。通过与蒙特卡洛仿真结果对比,验证所提聚合模型的准确性;进一步对比解析和数值两种方法的CFPEs稳态解,发现两种方法的结果几乎重合;最后将所提聚合模型用于控制,仿真结果显示实际响应可以跟踪负荷曲线,验证所提聚合模型用于控制的有效性。(3)提出了考虑空调负荷和锁定时间的源-荷协同备用配置的模型与分层求解方法。建立了考虑空调锁定时间的负荷群演化模型,提出了线性化的负荷响应约束,并证明了锁定时间约束的线性松弛形式的有效性。进一步将空调负荷约束纳入动态经济调度的源-荷协同备用配置模型,提出了分层备用配置方法,并基于Benders分解进行求解。提出了叁种计算效率提升方法:增加必要条件、调整上界以及引入并行计算。仿真结果表明了空调负荷参与源-荷协同备用配置的可行性以及考虑锁定时间的必要性,验证了所提模型和方法的有效性,而且所提效率提升方法可以显着加快计算速度。(4)基于试验平台提出中央空调为电力系统提供备用服务的模型和控制策略。通过分析中央空调运行原理,建立了中央空调中间和末端环节的简化模型,主要包括主机的电热转换效率、冷冻水热量传递过程、风机盘管的热交换以及末端房间的空间热过程的模型。对中央空调各元件的可控性进行研究,提出中央空调负荷响应大功率缺额事故的方案:通过对主机和油泵电源进行改造,中央空调可以在事故后快速响应并保证设备安全;负荷恢复时通过限制电流百分比的柔性手段避免对电力系统造成严重功率冲击,控制过程考虑了用户舒适度。基于试验平台,对中央空调各个环节的模型参数进行辨识,试验结果验证了所建模型和所辨识参数的正确性;进一步对中央空调实施控制,验证了中央空调响应电力系统大功率缺额事故的可行性,且控制过程不会严重影响用户舒适度。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-10）
负荷建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对火电单元机组大范围变负荷、变工况发生时,超临界火电单元机组的控制品质变差,机组负荷、主蒸汽压力等参数难以满足工程需要的问题,基于较为先进的BP神经网络建模方法,对600 MW超临界火电单元机组进行了数学模型的建立。仿真结果表明,网络的输出值与实际模型的输出值间的误差在允许范围内,BP神经网络可有效逼近超临界火电单元机组模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
负荷建模论文参考文献
[1].杨波.基于PSASP的电动汽车充电站动态负荷建模[J].机电信息.2019
[2].刁云鹏,司瑞才,王松寒,金春林.基于BP神经网络的超临界火电单元机组负荷系统建模研究[J].吉林电力.2019
[3].靳忠福.高速铁路牵引负荷建模与特性分析[J].电工技术.2019
[4].蒋卓臻,向月,刘俊勇,朱嘉远,税月.集成电动汽车全轨迹空间的充电负荷建模及对配电网可靠性的影响[J].电网技术.2019
[5].黎铭,王林,梁冰,扈海泽,资春元.含风电微电网负荷预测建模及其仿真[J].吉首大学学报(自然科学版).2019
[6].罗扬,段登伟,苏鹏,韦炜.计及负荷精细化建模的主动配电网双层规划模型[J].浙江电力.2019
[7].王鹏.复杂动态监控任务工作负荷的Petri网建模理论及方法研究[D].北京交通大学.2019
[8].屈武.基于迁移学习的磨机负荷参数软测量建模研究[D].太原理工大学.2019
[9].黄雪琪.电动汽车充电负荷分布特征建模研究[D].吉林大学.2019
[10].程定一.基于空调负荷建模的源-荷协同备用优化配置研究[D].山东大学.2019
论文知识图
