第２８卷第１９期２００８年７月５日
文章编号：０２５８—８０１３（２００８）１９—００６９．０６
中国电机工程学报
ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ
Ｖ０１．２８Ｎｏ．１９＠２００８
Ｊｕｌ．５，２００８
Ｅｌｅｃ．Ｅｎｇ
Ｃｈｉｎ．Ｓｏｃ．ｆｏｒ
中图分类号：ＴｌＶｌ
７１
文献标识码：Ａ学科分类号：４７０・４０
负荷模型不确定性对电力系统动态仿真的影响
韩
冬１，马
进１，贺仁睦１，岳程燕２，张
进２，Ｃ．Ｒｅｈｔａｎｚ２
（１．电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室（华北电力大学），北京市昌平区１０２２０６；
２．ＡＢＢ（中国）有限公司集团研究中心，北京市朝阳区１０００１６）
ＥｆｆｅｃｔｏｆＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎＬｏａｄＭｏｄｅｌ
ＨＡＮ
ｏｎ
ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＤｙｎａｍｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ
Ｄｏｎ９１，ＭＡ
Ｊｉｌｌｌ，ＨＥＲｅｎ—ｍｕｌ，ＹＵＥＣｈｅｎｇ—ｙａｎ２，ＺＨＡＮＧＪｉｎ２，Ｃ．Ｒｅｈｔａｎｚ２
（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＤｙｎａｍｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ
（ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＣｈａｎｇｐｉｎｇＤｉｓｔｒｉｃｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６，Ｃｈｉｎａ；
２．ＡＢＢ（Ｃｈｉｎａ）ＬｉｍｉｔｅｄＣＮＣＲＣ，Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ
Ｐｌａｚａ，Ｃｈａｏｙａｎｇ
Ｄｉｓｔｒｉｃｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００１６，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ．＂Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｉｎ
ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｔｙｐｉｃａｌ
ｏｆ
仿真中的实用性和有效性。仿真分析显示离故障点较近且负荷较重的节点，其动态负荷所占比例的不确定影响最大；某些距故障点较远但负荷较重的节点，其不确定性对暂态稳定仍有较大的影响。对电力系统的动态仿真结果表明ＰＣＭ方法可直接在输出响应与指定参数间建立多项式关系，仅用参数的概率密度函数及少量仿真便可快速估计出响应的概率分布，从而对响应进行不确定性分析。
关键词：概率分配法；动态仿真；不确定性分析；负荷模型；动态负荷比例
Ｍｏｎｔ－Ｃａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｅｄ
ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ
ａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒａｄｏｐｔｅｄ
ａｎｅｗ
ｍｅｔｈｏｄ－－ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ
ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ
１０一ｍａｃｈｉｎｅ
３９一ｂｕｓ
ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ（ＰＣＭ）ｔｏａｎａｌｙｚｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ
ｏｆｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｉｎ
ｄｙｎａｍｉｃ
ａｎａｌｙｓｉｓ．Ａ
ｃａｓｅ
ｓｔｕｄｙ——ＮｅｗＥｎｇｌａｎｄ
ｓｙｓｔｅｍ，ｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎａｌｙｓｉｓｉｎｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｂｕｓｅｓｗｈｉｃｈ
ａｌｅ
ｌｏａｄ
ａｔ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
ａｔ
ｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｆａｕｌｔｓｉｔｅａｎｄ
ｅｆｆｅｃｔｓ
ｏｎ
ｔｈｅｂｕｓｅｓｔｈａｔｈａｖｅ
ｈｅａｖｙｌｏａｄｓ，ｈａｖｅｓｔｒｏｎｇｓｏｍｅｌｏａｄ
ｔｒａｎｓｉｅｎｔｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｌｅ
０引言
电力系统的时域仿真是电力系统分析的重要工具，电力系统的规划、运行和设计及新元件的投入等在很大程度上都依赖于电力系统仿真。仿真中使用的模型通常是对实际系统的近似描述，各模型参数的不确定性会对系统的动态仿真造成一定的影响。而在电力系统的主要电气元件中，不同的负荷模型对系统动态仿真的结果影响很大，甚至产生与实际相反的结果，危及到系统的稳定【ｌ田】。由于单纯的静态负荷模型不能较好地描述负荷的动态特性，只采用负荷的动态模型结构也不能真实描述负荷特性，因此静态与动态相结合的综合负荷模型结构正被深入研究【６－７＇№１２】。在综合负荷模型结构中，动态负荷所占比例反映了负荷的动特性，对暂态稳定影响较大，是负荷模型中较为重要的参数１６－７，１３］。因此如何量化模型的不确定性及定量分析动态负
ｂｕｓｅｓｔｈａｔｈａｖｅｈｅａｖｙｌｏａｄｓ，ｉｓｌｉｕｌｅｆａｒ
ｏｎ
ｆｒｏｍｔｈｅ
ｆａｕｌｔｓｉｔｅ，ｓｔｉｌｌｈａｖｅｓｔｒｏｎｇｅｒｅｆｆｅｃｔｓｔｒａｎｓｉｅｎｔｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔｉｓ
ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ
ｔｈａｔｔｈｅ
ａｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ
ａ
ｃｏｕｌｄｄｉｒｅｃｔｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅ
ｄｅｓｉｒｅｄｏｕｔｐｕｔ
ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，
ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｙｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｉｌｓ．
ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｃｏｕｌｄ
ｈｅ
ａｃｑｕｉｒｅｄ
ｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｍｕｃｈｆｅｗｅｒ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；ｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ｌｏａｄ
ｍｏｄｅｌ；ｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄ
ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
摘要：为解决蒙特卡洛模拟法仿真次数过多、消耗时间过长
等缺点，采用一种新的不确定分析方法一一概率分配法
（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ＰＣＭ），定量分析动态负荷
所占比例的不确定性对动态仿真及稳定的影响裕度。新英格兰１０机３９节点系统的仿真分析验证该方法在电力系统动态
基金项目：国家重点基础研究发展计划项目（９７３项目）（２００４ＣＢ．２１７９０１）；长江学者和创新团队发展计划项目０ＲＴ０５１５）。
Ｔｈｅ
Ｎａｔｉｏｎａｌ
Ｂａｓｉｃ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ
Ｐｒｏｇｒａｍ
ｏｆ
荷所占比例的不确定性影响，对电力系统动态仿真及稳定分析有着一定的借鉴作用。
目前不确定分析通常应用于电力系统可靠性
Ｃｈｉｎａ（９７３Ｐｒｏｇｒａｍ）
（２００４ＣＢ２１７９０１）．
万方数据
７０
中国电机工程学报第２８卷
分析、电力市场、静态稳定分析等方面【ｌ纠８１，极少应用于电力系统动态仿真的参数不确定性分析方面【ｌ９１。并且在不确定性分析时，通常采用蒙特卡洛模拟法根据参数的概率密度函数大致估计出响应的概率密度函数。由于蒙特卡洛模拟法需要随机进行大量仿真，至少为上千次仿真，才可得到较为合理的结果，它不仅计算量大、耗时长，且不适合应用于复杂非线性模型的不确定性分析中【ｌ９。２０１。
针对以上问题，本文利用一种新的不确定性分
析方法—呻ＣＭ［１皿２０１，研究动态负荷所占比例的不
确定性对电力系统暂态稳定的影响。由于ＰＣＭ法不仅可有效地将电力系统时域仿真与不确定性分析结合起来，克服蒙特卡洛模拟中仿真次数过多、计算量过大等缺点，还可应用于非线性模型的分析中，因此利用少量的仿真便可定量地分析动态负荷所占比例的不确定性对系统稳定的影响。以新英格兰１０机３９节点系统的实例证明该方法的有效性和实用性。
１ＰＣＭ法原理
１．１
ＰＣＭ法基本思想
概率分配法的基本思想就是在已知参数的概
率分布的基础上，将响应近似表示为模型参数的多
项式函数：
尾＝Ｚ（露，忍，…，只）
（１）
一旦可找到关于响应的这种表达式，即可对原有模型进行降阶，此时再结合传统的不确定分析方法，便可很快地估计出响应的不确定度［１９－２０１。
设响应ｙ为不确定参数Ｘ的函数，表示为“黑箱”模型形式：
ｙ＿ｇ（力
（２）
概率分配法的目的就是找到关于响应ｙ的估计值矿，使矿能正确描述响应ｙ的特性。响应估计值ｙ可表示为
Ｙ＝喜（工）
（３）
式中季（工）为多项式函数。
ＰＣＭ方法中最重要的步骤就是如何选择输入参数Ｘ的值，以确保估计值，可正确描述响应ｙ的特性，这需要借助高斯求积公式和正交多项式的思想【２１】来实现。１．２高斯求积公式
根据高斯求积公式原理，如果参数工的不确定性用概率密度函数氕ｘ）来描述，那么ｙ的期望值可表示为高斯求积公式的形式，即
万
方数据Ｉ．．厂（工）喜（石）（ｋ（４）
高斯求积公式可近似表示为
．
ｎ
Ｊ。，（ｚ）季（工ｍｚ∑ｚ喜（而）
（５）
ｉ＝０
式中：．７ｌ为只依赖于概率密度函数ｍ）的求积系数；
ｘｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ）为求积节点，五∈Ａ。
根据高斯求积公式的定理，求积公式（５）的节点工∈Ａ是高斯点的充分必要条件，是以这些节点为零点的多项式纯＋，（工）＝（Ｘ－－Ｘｏ）（Ｘ－五）…Ｏ一以）与任何次数不超过ｎ的多项式Ｐ（ｘ）带权ｐ（ｘ）正交，所以有
Ｉ．Ｐ（工蛾＋ｌ（ｘ）ｐ（ｘ）ｄｘ＝０
（６）
因此Ｘｉ的求解可通过构造正交多项式来实现。
１．３正交多项式
若多项式函数族％（Ｊ），ｔｌｌ（ｘ），…，吃（工）满足
．
ｆＯ
ｉ≠ｋ
（乃，％）２
Ｅ，（工）乃（Ｊ）噍（工）忙ｔａ，＞０，＝ｆ：忌（７）
则｛＾ｔ＠））为正交多项式函数族。
根据该性质及高斯求积公式定理，输入参数在ＰＣＭ方法中，如果将．触）定义为参数Ｘ的概
率密度函数，则基于似）求得的正交多项式的根值
都分布在参数的高概率发生区域，由此得到的估计值穸比较接近真值ｙ．而估计值矿失真的情形仅发生在低概率发生区域。
１．４
ＰＣＭ方法
在确定了％（曲，％（ｚ），…，％（工）及参数值ｘｉ（ｉ－－－－－Ｏ，
１，．．．，疗）后，季（功可表示为
喜（Ｊ）＝ｒｏｈｏ（Ｘ）＋ｒＡ（ｘ）＋…＋Ｋ—ｌ，‰一ｌ（．Ｄ
（８）
式中：ｒｏ，Ｘ，…，匕为多项式系数；ｈｏ（ｘ），啊（工），…，
吃（工）为满足式（６）的关于Ｘ的正交多项式函数。
喜（五），季（恐），…，季（％）用矩阵形式表示为
季（西）吃一。（而）…啊（而）７１０（而）
Ｅ—ｌ
雪（ｊｃ２）
％一。（恐）
…啊（屯）％（恐）
：
●
ｉ
。．
；；
（９）
Ｘ营（‘）％一。（％）…啊（矗）．ＩｌＤ（毛）
％
通过仿真已知在参数ｘｉ（ｉ＝Ｏ，１，．．．’，１）下的响应ｇ（ｘｉ）（ｉ＝ｌ，２…．，ｎ），则式（８）可代替为
ｇ如（ｘ２划粥
…啊（五）ｈｏ（而）
Ｋ一１
）ＩＩ吃一。（而）…啊（屯）｜｝｜０（屯）
：
●
ｉ
ｒＩ
！
！
；
（１０）
。．
Ｘｇ（矗）吒一ｌ（Ｘｎ）…啊（矗）％（‘）
虼
ｘｉ（ｉ＝Ｏ，１，．．．，胛）的值即为正交多项式的根。
第１９期韩冬等：负荷模型不确定性对电力系统动态仿真的影响
７ｌ
『乏１１＝『兰萎ｉ≥苎量ｉ至量ｉ『１Ｉ．Ｉ三ｇ芝（ｘ１）一］Ⅲ，
似，＝１ｉ’箸“∞，
设ｈｏ（ｘ）＝ｌ，１．－５阶的ｉＦ＿交多项式为鬼（Ｊ）＝ａｏ＋
将动态负荷比例作为输入参数，采用不同阶数
的ＰＣＭ模型估计某一响应ｙ，如发电机功角，得到估计值穸的期望值和标准方差，检验它们之间的差异，如果误差较小，则表明该方法可用于动态负荷比例的不确定分析中。以新英格兰１０机３９节点系统为例，分别对发电机的功角进行线性至４阶ＰＣＭ估计，并对结果进行比较。仿真工具采用中国版ＢＰＡ软件。
图１为新英格兰１０机３９节点的系统接线图，其中发电机３９为平衡节点。１０台发电机全部采用４阶模型；励磁系统采用ＩＥＥＥ连续、旋转直流励
２．２ｘ３＋１．６４１４ｘ２—０．４７４６ｘ＋０．０４２５２，ｈｓ（ｘ）＝，一
磁系统模型，模型参数见文献［２２】。设第６个周波时，线路１５—１６在母线１５处发生三相接地短路：
Ｔａｂ．１
ＤｙｎａｍｉｃｌｏａｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｓｏｆｌＳｔ一４恤
阶数动态负荷比例
０．８１．０．２９０．９０，０．５５，０．２０
图１
Ｆｉｇ．１
ＩＥＥＥ３９节点系统
ＩＥＥＥ３９－ｂｕｓ
０．９４。０．７０，０．４０，０．１６０．９６，０．８０，０．５５，０．３１，０．１４
ｓｙｓｔｅｍ
万方数据
中国电机工程学报
第２８卷
ｆ，ｓ
图２２阶模型下发电机３８相对角度的不确定度
Ｆｉｇ．２
ＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｇｅｎｅｒａｔｏＩ’３８ａｎｇｌｅ
ｕｓｉｎｇｓｅｃｏｎｄ－ｏｒｄｅｒａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ
ｍｏｄｅｌ
表２
１。４阶模型结果比较
’ｒａｂ．２
ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｌＳｔ一４‘“ｏｒｄｅｒａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ
（。）
偏差，以氐。）和Ｄ（氏。）分别为第１摆最小值的期望
值和±标准偏差。
从表２可看出，除用线性模型求得的部分结果
与其它模型相比稍有出入外，用２４阶模型求得
的１摆最大、最小值的期望值和标准偏差比较接近，因此可将ＰＣＭ法用于动态负荷所占比例的不确定分析中。
３仿真算例及分析
３．１
线路１卜１６三相短路
故障情况同第１节，采用２阶ＰＣＭ估计模型。
由于故障发生时，离故障点较近且负荷较重的节点，其动态负荷所占比例对系统稳定的影响很大，因此对节点２０的不确定性进行考察。
图３为节点２０动态负荷比例的不确定性对发电机３４功角的影响。从图中可看出发电机３４的功角
蓑篙◆
图３节点２０时的发电机３４的功角不确定度
Ｆｉｇ．３
Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｇｅｎｅｒａｔｏｒ３４ａｎｇｌｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｂｕｓ２０
万
方数据受节点２０的动态负荷比例影响较大，其第１摆最大值的±标准偏差的差值为８．０９０，１摆中±标准偏差的最大差值为３０．３９０；第２摆的±标准偏差的最大差值为２０．２ｌ。。
图４为节点２０的母线电压随其节点动态负荷比例变化的不确定度，从图中可看出，母线电压的第１摆和第２摆幅值受影响很大。节点２０的母线
电压的±１标准偏差的最大差值为０．１７２７；第２摆的±标准偏差之问最大也可相差０．０８２３５。
图４节点２０母线电压的不确定度
Ｆｉｇ．４
Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｂｕｓ２０
ｖｏｌｔａｇｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｉｔｓ
ｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄ
ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
该故障下，节点２０的不确定度最大，其次为节点４。此外，某些离故障点距离较远但负荷较重
的节点，如Ｉ节点８，对功角的不确定度也有一定影
响。发电机３４的功角受影响最大，其次为发电机
３８，发电机３０、３１、３２和３７相对较小。
３．２线路５＿＿６三相短路
第６个周波时，线路５１在节点５的线路开
关后发生三相接地短路，第１５个周波，切除故障。
图５为节点４的动态负荷比例变化时，受其影响最大的发电机３４的功角不确定度。其１摆最大值的±标准偏差的差值为８．３５０；±标准偏差的最大差值为３２．２５。。
图６为节点８的动态负荷比例变化时，受影响最大的发电机３４的功角不确定度。从图中可看出，
——笈电机３４相肘角度
…功角的±杯准俯斧
１００弩８０一
霞雷
６０
４０
Ｏ
至；一
１
２３４５
ｔ／ｓ
图５节点４时的发电机３４功角的不确定度
Ｆｉｇ．５
Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｇｅｎｅｒａｔｏｒ３４ａｎｇｌｅ
ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄ
ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ
ｏｆｂｕｓ４
第１９期
韩冬等：负荷模型不确定性对电力系统动态仿真的影响
７３
加∞∞一。），眠督
∞∞
图６节点８时的发电机３４功角的不确定度
Ｆｉｇ．６
Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｇｅｎｅｒａｔｏｒ３４ａｎｇｌｅ
ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｂｕｓ８
１摆最大值的±标准偏差的差值为１０．４６０；±标准偏差的最大差值可达到４３．４６０。
本次故障下，节点８的不确定度最大，其次为节点４。节点２０虽然离故障点较远，对功角的不确定度也有一定影响。发电机功角的受影响情况与前一故障相同。
由这两次故障的不确定性分析结果可发现ＰＣＭ具有以下特点：①可有效地估计非线性、复杂模型的不确定度；②能快速地按概率发生的高低次序求出不确定分析所需的仿真点；⑨能根据参数的概率密度函数只经几次仿真便可很快地估算出响应的概率分布，定量分析响应的不确定度；④与蒙特卡洛模拟法相比，该法大大地减少了仿真的次数及计算时间。
４结论
由于蒙特卡洛模拟法的自身局限性，使不确定分析较少用于电力系统动态仿真方面。本文采用一种新的基于参数概率密度函数的不确定分析方法
——概率分配法，能快速便捷地建立待分析参数与
响应之间的多项式关系，定量分析参数的不确定性。新英格兰１０机３９节点的仿真证实了该方法的有效性。仿真分析表明关键节点的动态负荷比例的不确定性，对系统暂态稳定的影响尤其是第１摆幅值的影响很大。当系统发生故障时，离故障点较近且负荷较重的节点，其动态负荷所占比例对系统稳定的不确定性影响最大；某些节点虽然距离故障点较远，但因其所带负荷较大，动态负荷比例的不确定性对暂态稳定也有一定的影响。
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ｌｏａｄ
ｄａｔａ
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ＤＮ，ＴａｙｌｏｒＣ
Ｗ，ＭｉｔｔｅｌｓｔａｄｔＷＡ．Ｍｏｄｅｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎ
ｆｏｒｔｈｅ
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ＷＳＣＣ
ｓｙｓｔｅｍ
ｏｕｔａｇｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＰｏｗｅｒ
Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９９，１４（３）：９６７—９７９．
【９】Ｈａｎ
Ｄｏｎｇ，Ｈｅ
Ｒｅｎｍｕ，Ｍａ
Ｊｉｎ．Ｐｏｗｅｒ
ｓｙｓｔｅｍ
ｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｖａｌｉｄａｔｉｏｎ
ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｈｅｏｒｙａｎｄａｎａｌｙｔｉｃａｌｈｉｅｒａｒｃｈｙ
ｐｒｏｃｅｓｓ
【ｃ】．
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收稿日期：２００７－０８－０２．作者简介：
韩冬（１９７５一），女，山东济南人，博士研究生，研究方向为负荷模型、电力系统动态仿真，
ｔｉａｎ．ｈａｎ＠１２６．ｃｏｒｎ；
马进（１９７５一），男，山西太原人，博士，讲
韩冬
师，研究方向为电力系统非线性分析与控制、电力系统动态仿真；
贺仁睦（１９４４一），女，重庆人，教授，博士生导师，研究方向为负荷模型、电力系统动态仿真分析与控制；
岳程燕（１９７６一），女，博士，高级工程师，主要从事电力系统分析与仿真、ＨＶＩＸ：、轻型直流、
广域监控系统的应用等；
张进（１９７６一），男，博士，高级工程师，目前的研究方向为电力系统稳定分析与控制、轻型直流输电等；
Ｃ．Ｒｅｈｔａｎｚ（１９６８一），男，博士，ＡＢＢ中国研
发中心主任，研究方向为电力系统稳定性评估，广域监测、保护及ＦＡＣＴＳ和ＨＶＤＣ的协调控制等。
（编辑谷子）
负荷模型不确定性对电力系统动态仿真的影响
作者：作者单位：
韩冬， 马进， 贺仁睦， 岳程燕， 张进， C.Rehtanz ， HAN Dong， MA Jin， HE Ren-mu， YUE Cheng-yan， ZHANG Jin， C.Rehtanz
韩冬,马进,贺仁睦,HAN Dong,MA Jin,HE Ren-mu(电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学),北京市,昌平区,102206)， 岳程燕,张进,C.Rehtanz,YUE Cheng-yan,ZHANG Jin,C.Rehtanz(ABB(中国)有限公司集团研究中心,北京市,朝阳区,100016)中国电机工程学报
PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY FOR ELECTRICAL ENGINEERING2008,28(19)1次
刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
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本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgdjgcxb200819012.aspx