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云计算-基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究.pdf
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云计算-基于云计算平台的统计综合法负荷建模的研究.pdf
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摘 要
I
摘 要
电力系统负荷的数学模型是电力系统数字仿真的基石,而数学模型的精准
程度会对仿真结果的准确性产生直接影响,从而影响到以此为依据的规划与决
策。在过去的数十年中,发电机、励磁系统及原动系统的建模技术都得到了长
足的发展。电力负荷却由于自身时变性、分散性、非线性等特性停滞不前,尤
其是作为负荷建模三种方法之一的统计综合法已明显落后于时代。随着我国“全
球能源互联网”战略的提出,电网复杂程度陡增,电网安全稳定运行与落后负
荷模型之间的矛盾越发的不可调和。因此,在当今智能电网新形势下,建立符
合我国电网的综合负荷模型是当前负荷建模研究领域的重中之重。
本文依托智能电网大数据环境,以各种新型的数据采集装置采集到的海量
数据为基础,高性能云计算平台和 MapReduce 算法为技术支撑,运用综合统计
法进行负荷建模。全文从负荷的模型与结构入手,分别对常用的静态和动态负
荷模型,相应负荷特性的集结方法,以及系统辨识理论进行了介绍。
本文首次提出在智能电网环境下,利用现有系统实现对负荷组成数据进行
获取,并设计了云平台下信息采集模块构建方法。采用时下流行的 MapReduce
算法,对采集到的数据进行挖掘、整合。MapReduce 是一种为海量数据集和分
布式并行计算而设计的编程方式。该方法从函数式编程中获得灵感,将一个数
学函数作为计算单元,Map(映射)和 Reduce(化简)是其核心内容。与传统
方法相比,该方法能够大大加快数据处理速度,良好的容错性以及分布式部署
的特点能够很好地解决电网结构复杂,电压等级多造成的数据获取困难等问题。
此外,本文还开发了人机交互界面,为软件操作者带来了优良的软件应用体验。
本文最后以获取的数据为实验对象,选用 MapReduce 算法和综合负荷动态
模型,对静、动态模型分别建模。获得的静态负荷模型能够较好地反映变电站
综合负荷的静态负荷特性,云计算平台能够快速地准确地完成大量负荷数据的
汇集统计工作;获得的动态模型验证了在对电力负荷进行有效分类的前提下,
采用改进的加权平均方法建立负荷模型的有效性。
关键词:负荷建模 综合统计法 智能电网 云计算 MapReduce
万方数据
Abstract
II
Abstract
The mathematical model of power system load is the foundation of power
system digital simulation, the precision of mathematical model directly affects the
accuracy of simulation results planning and decision-making. In the past few decades,
the generator, excitation system and the original system of modeling technology has
been developed by leaps and bounds except power load, bacause of Time-varying,
dispersive and nonlinear. Component-Based Modeling Approach, one of the load
modeling methods is also out of date. With the development of global energy
Interconnction strategy, China has to face a lot of problems. Complexity of the grid is
increasing, the contradiction between the security and stability operation of power
systems and the outdated load models is irreconcilable. Therefore, it is very important
to establish a comprehensive load model adaptable to the country's situation based on
the smart grid.
Applying the Component-Based Modeling Approach, this dissertation presents a
power load model, which attributes to the big data environment for the smart grid, the
enormous amount of data acquired from various novel data collectors and the high
performance cloud computing platform powered by MapReduce algorithm. This
dissertation also introduces the static load model, the dynamic load model, the
comprehensive method of load characteristics and identification of model parameters.
For the first time, this dissertation is proposed to acquire data of power load
composition with the current facilities in the smart grid environment. The
construction method of information collection module based on cloud platform is
designed. The module uses the MapReduce algorithm. MapReduce provides a
programming model that abstracts the problem from disk reads and writes,
transforming it into a computation over sets of keys and values. The important point
for the present discussion is that there are two parts to the computation, the map and
the reduce, and it’s the interface between the two where the “mixing” occurs.
万方数据
Abstract
III
Compared with traditional methods, this method can greatly speed up the data
processing, fault tolerance and distributed system can be a good solution to the
complex power grid structure. And the data can be easy to get by using this module.
In addition, this article also developed a human-computer interfaces for software
users who brought a best software application experience.
Finally, the study uses the data as the experimental object, and uses the
MapReduce algorithm and dynamic equivalence to modeling the static and dynamic
load. The simulation results show that the static load model describe the load
behavior well,and the cloud computing platform can work quickly and accurately.
The dynamic model verifies that the load model established by the improved
weighted average method fits the load characteristics well under the effective
classification of the power load.
KEY WORDS:Load Modeling;Component-Based Modeling Approach;Smart
Grid;Cloud Computing;MapReduce
万方数据
目 录
IV
目 录
摘 要 ......................................................................................................................... I
Abstract ...................................................................................................................... II
目 录 ...................................................................................................................... IV
图目录 ..................................................................................................................... VII
表目录 ...................................................................................................................... IX
1 绪论 ....................................................................................................................... 1
1.1 电力系统负荷建模的重要意义 .................................................................... 1
1.2 负荷建模的发展历程 .................................................................................... 2
1.3 负荷建模的基本方法 .................................................................................... 3
1.3.1 统计综合法 ............................................................................................ 3
1.3.2 总体测辨法 ............................................................................................ 4
1.3.3 故障拟合法 ............................................................................................ 4
1.4 云计算在当今世界电力系统中的发展现状 ................................................ 4
1.4.1 云计算在国外电力系统中的发展现状 ..................................................... 5
1.4.2 云计算在我国电力系统中的发展现状 ..................................................... 6
1.4.3 基于云计算的电力系统负荷建模 ............................................................ 6
1.5 负荷建模工作中遇到的困难 ........................................................................ 7
1.6 本文研究的主要内容 .................................................................................... 8
2 电力系统建模理论基础 .................................................................................. 9
2.1 统计综合法负荷建模 .................................................................................... 9
万方数据
目 录
V
2.1.1 统计综合法的基本原理 .......................................................................... 9
2.1.2 统计综合法的基本流程 ........................................................................ 10
2.2 负荷的模型与结构 ...................................................................................... 12
2.2.1 静态负荷模型 ...................................................................................... 12
2.2.2 动态负荷模型 ...................................................................................... 13
2.3 负荷特性的分类与综合 .............................................................................. 15
2.3.1 模糊 C 均值聚类方法 ........................................................................... 15
2.3.2 行业构成比例的提取方法 ..................................................................... 16
2.3.3 负荷特性集结 ...................................................................................... 18
2.4 负荷模型的参数辨识 .................................................................................. 24
2.4.1 幂函数模型参数辩识 ............................................................................ 24
2.4.2 非线性动态模型一般形式的参数辩识 ................................................... 25
2.4.3 负荷模型参数辨识方法 ........................................................................ 26
2.5 常见设备负荷特性研究 .............................................................................. 27
2.6 本章小结 ...................................................................................................... 30
3 云计算平台下的负荷建模 ........................................................................... 31
3.1 负荷组成数据信息获取的现状及发展趋势 .............................................. 31
3.2 云计算平台下的负荷组成信息采集模块 .................................................. 32
3.2.1 模块设计目标 ...................................................................................... 32
3.2.2 构建思路 ............................................................................................. 32
3.3 系统开发 ...................................................................................................... 34
3.3.1 Java 程序设计技术 ............................................................................... 34
3.3.2 模块数据管理 ...................................................................................... 35
3.4 Hadoop 框架 ................................................................................................ 36
3.4.1 HDFS 分布式文件系统 ......................................................................... 37
3.4.2 并行计算模型 MapReduce .................................................................... 39
3.4.3 Hbase 开源数据库 ................................................................................ 45
3.5 电力负荷信息采集系统功能描述与界面展示 .......................................... 47
万方数据
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