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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/18 13:11:38
摘要—This paper addressed some theoretical and practical issues relevant to the problem of power system load modeling and identification .Two identification techniques are developed in the theoretical framework of stochastic system identification .The identification techniques presented in this paper belong to the family of output error models; both techniques are based on well-established equations describing load recovery mechanisms having a commonly recognized physical appeal. Numerical experiments with artificially created data were first performed on the proposed techniques and the estimates obtained proved to be asymptotically unbiased and achieved the corresponding Cramér–Rao lower bound（Cramér–Rao下界）. The proposed techniques were then tested using actual field measurements taken at a paper mill, and the corresponding results were used to validate a commonly used aggregate load model. The results reported in this paper indicate that the existing load models satisfactorily describe

本文叙述一些有关电力系统符合模拟和鉴别问题的理论和实践情况。在随机系统识别的理论框架内，开发了两种识别技术。本文展示的识别技术，属于输出误差模拟类；两种技术都基于描述负荷恢复机理，具有公共认出物理采样的，非常确实的方程。用人工给定数据的数字式（模拟）试验，第一次对所建议的技术进行了试验；而评估所得（结果）证明，是逐渐衰减无偏压，合于 Cramer Rao 低压侧的情况。然后，利用造纸厂实际现场，对建议的技术进行了试验，结果，用于通常的成组负荷模型还是有价值的。本文报告的结果表明，现存的负荷模型成功地描述了实体真负荷的实际特性；而且，能用此处所述的识别技术可靠地估算。
附注词条：输出误差法，参数估算，电力系统负荷模拟，系统识别。

本文解决一些理论问题和实际问题有关的问题，电力系统负荷建模和辨识。 鉴定技术的发展，在理论框架的随机系统辨识。鉴定技术提出了在本文件属于家庭的输出误差模型;这两种技术是基于建立了良好的方程描述负荷回收机制有一个普遍公认的体能提出上诉。数值试验与人为制造的数据首次演出就拟议的技术和得出的估计数被证明是渐近无偏，并取得相应的cramér -饶下界（ cramér -饶下界） 。拟议的技术，然后测试，使用实际的实地测量所采取的一个造纸厂，以及相应的结果被用来验证一个常用的综合负荷模型。结果报告在这方面的文件表明，现有的负荷模型圆满描述的实际行为，身体负荷和可以可靠地估计，使用鉴定技术提出了此处。指数条款-输出误差法，参数估计，电力系统负荷建模，系统辨识。

本文解决一些理论问题和实际问题有关的问题，电力系统负荷建模和辨识。 2鉴定技术的发展，在理论框架的随机系统辨识。鉴定技术提出了在本文件属于家庭的输出误差模型;这两种技术是基于建立了良好的方程描述负荷回收机制有一个普遍公认的体能提出上诉。数值试验与人为制造的数据首次演出就拟议的技术和得出的估计数被证明是渐近无偏，并取得相应的cramér -饶下界（ cramér -饶下界） 。拟议的技术，然后测试，使用实际的实地测量所采取的一个造纸厂，以及相应的结果被用来验证一个常用的综合负荷模型。结果报告在这方面的文件表明，现有的负荷模型圆满描述的实际行为，身体负荷和可以可靠地估计，使用鉴定技术提出了此处。指数条款-输出误差法，参数估计，电力系统负荷建模，系统辨识。