文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《考虑负荷内部扰动影响的改进类噪声负荷辨识方法》

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于 2024-12-05 08:15:00 发布

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分类专栏：文章解读文章标签：程序

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这篇文章是关于考虑负荷内部扰动影响的改进类噪声负荷辨识方法的研究。以下是文章的核心内容：

研究背景：
- 负荷时变性是电力系统建模和分析中的一个难题，基于类噪声的负荷建模方法提供了新的解决思路。
- 负荷随机波动在类噪声环境中作为重要扰动源难以忽略，影响了实测类噪声数据和典型负荷模型间的频域性质差异。
研究目的：
- 分析内部扰动对负荷节点响应的影响，解释实测数据和典型负荷模型间的差异。
- 提出一种基于滤波的负荷辨识改进方法，以提高类噪声负荷辨识的效果。
方法论：
- 建立了含气网掺氢的电-气-氢综合能源系统稳态能流和碳流计算模型。
- 提出了稳态能流与碳流分布式迭代求解算法。
- 定义并建立了考虑多能碳流约束的综合能源系统能碳安全域模型及其评估指标。
模型构建：
- 分析了实测数据和负荷模型响应特性的差异，并研究了内部扰动对负荷响应特性的影响。
- 提出了基于滤波的改进辨识方法，通过滤波提取有效负荷响应，改善类噪声负荷辨识效果。
算例分析：
- 基于IEEE三相123节点测试系统进行仿真验证，结果表明滤波能提取有效负荷响应，改善类噪声负荷辨识效果。
结论：
- 所提能碳安全域模型能有效反映不同掺氢比例下系统的安全运行状态与低碳运行水平，为综合能源系统的低碳安全调度提供理论支持。
- 基于滤波的改进辨识方法能有效提取信号中负荷有效响应含量较高的部分，改善辨识结果。

文章通过深入分析内部扰动对负荷响应特性的影响，并提出了一种基于滤波的改进负荷辨识方法，为类噪声环境下的负荷建模提供了新的视角和解决方案。

以下是复现考虑负荷内部扰动影响的改进类噪声负荷辨识方法的仿真思路和程序表示。这个示例使用Python语言，并采用简化的代码结构来说明核心步骤。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import butter, filtfilt

# 假设有一个函数来模拟负荷响应特性
def load_response_simulation(internal_disturbance_level, frequency):
    # 根据内部扰动水平和频率模拟负荷响应特性
    # 这里使用一个简单的正弦波模拟
    response = np.sin(2 * np.pi * frequency) * (1 + internal_disturbance_level * np.random.randn())
    return response

# 定义一个函数来实现带通滤波器
def bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyq
    high = highcut / nyq
    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')
    y = filtfilt(b, a, data)
    return y

# 主函数
def main():
    # 定义仿真参数
    fs = 100  # 采样频率
    time = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)  # 时间序列
    internal_disturbance_levels = [0, 0.02, 0.05]  # 内部扰动水平
    frequencies = np.linspace(0.1, 10, 100)  # 频率范围

    # 仿真不同内部扰动水平下的负荷响应
    for level in internal_disturbance_levels:
        responses = [load_response_simulation(level, freq) for freq in frequencies]
        filtered_responses = [bandpass_filter(resp, 4, 6, fs) for resp in responses]  # 应用带通滤波器

        # 绘制原始和滤波后的负荷响应
        plt.figure()
        plt.plot(time, np.array(responses), label='Original Response')
        plt.plot(time, np.array(filtered_responses), label='Filtered Response', linestyle='--')
        plt.title(f'Load Response with Internal Disturbance Level {level}')
        plt.xlabel('Time (s)')
        plt.ylabel('Response Amplitude')
        plt.legend()
        plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()

注释说明：