TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.5, May 2014, pp . 3799 ~ 38 0 4   DOI: http://dx.doi.org/10.11591/telkomni ka.v12i5.5113          3799     Re cei v ed  No vem ber 1 1 , 2013; Re vi sed  De cem ber 2 9 ,  2013; Accep t ed Jan uary 1 1 , 2014   Resear ch on Power Load Modeling Based on  Improved  Perturbed Method      Shi Guoping* 1,2 , Liang Jun 1 , Liu Xiang s heng 3   1 School of Elec trical Eng i ne eri ng, S han do ng  Univers i t y , Ji na n, 2500 61, Ch i n a   2 School of inf o rmation a nd e l e c trical en gin eer ing,  Sha n d ong  Jianz hu Un iver sit y , Jina n, 25 0 101, Ch in a   3 Qingda o po w e r suppl y com p a n y , Qin gda o, 2 660 02, Ch ina   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : shigu opi ng @ s djzu.e du.cn       A b st r a ct   T h is pa per i n troduc es a c onv entio nal sy nthe sis pow er   l oad  mo de cons id er ing distrib u tio n  netw o rk  in PSASP, throug h an aly z i n g the mod e l structure an ac hievi ng  proces s, proposes  a pow er loa d   mo d e l   para m eter id e n tificatio n   met hod  base d  o n  improv e d  p e r t urbed  metho d .  T he pap er  gives  para m eters  ide n tificatio n   method  of compl e te synthes is l oad  mo de l, incl udi ng re active  pow er co mp en sator para m ete r s.  T he p a ra met e rs id entificati o n   meth od  co mb i nes  para m et er  id entificati o n  p r ocess w i th s e nsitivity  ana ly z i ng   process t ogeth e r, not o n ly c a n g e t mod e pa rameters b u t a l so can  o b tain  the se nsitiv ity o f  all  para m eter s,  w h ich sav e s c o mputi n g  time  and  re duces  th e a m ou nt of  c a lcul atio n, the   final  si mu latio n  resu lts pr ove t h e   meth od is effec t ive and fe asib l e    Ke y w ords :   po w e r system, pe rturbed  meth od , load  mod e li ng , par a m eter se nsitivity, synthe s is loa d  mode l     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  At the p r e s e n t time, digit a l si mulation  ha been  t he m a jor me ans in  po we r syste m   planni ng, de signing, di spat chin g and  an alyzing [1 -2]. The math e m atical m ode l of each ci rcuit  comp one nt is the basi s  of  digital simul a tion expe rim ent in po wer  system [3]. T he accu ra cy  of  load mod e l will dire ctly affect the si mulation re sult of entire system a nd  the final stra tegic  deci s io n [4-5] .   This paper uses the conv entional  synt hes i s  l oad m odel i n  PSASP [6], analysis the  model struct ure and its achiev em ent process in PSASP, proposes  a parameter identificati o method ba se d on improve d  pertu rbed  method, t he method com b ine s  param eters id entification   pro c e s s with  paramete r s sen s itivity analyzin p r o c e ss, and re duce  mo re computation   a n d   comp uting time, the simul a tion re sult proved its vali dity and feasi b ility.      2. Rese arch  Metho d   2.1. Complete Sy nthesis Load Model   The  stru ctu r e  of the  synth e si s lo ad  mo del di re ctly consi deri ng  di stributio n net work  is  sho w n a s  Fig u re 1 [5], the  model in clud es the e qual  static loa d , the equal  elect r ic moto r loa d ,   the  equal dist ribution network circuit  a n d   com pen sa t o r of re active  powe r , there  is a virtual b u betwe en b u bar  and  power loa d , an d i t  is the e qui valent impe da nce  of the di stribution n e twork  betwe en virtu a l bus L U  and a c tual bus  S U  [10].   Extended ZIP model ca n b e  denote d  as:     2 00 0 2 00 0 (/ ) ( / ) (/ ) ( / ) ss Z I P s sZ I P PP P U U P U U P QQ Q U U Q U U Q                      ( 1 )     W h er s P s Q 0 s P 0 s Q   indicate a c tive po we r,  rea c tive po we r,  the initial  ste ady-stat e   values of the  active power and re active  powe r Z P , I P , P P  indicate a c tive powe r  ch aract e risti c Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3799 – 38 04   3800 para m eters,   Z Q , I Q , P Q  indicate  rea c tive powe r  characteristics p a rameters, an d satisfy   1 ZI P PP P  , 1 ZI P QQ Q  , U and  0 U  are bu s voltage and  bus voltag e initial steady-state value.         Figure 1. The  Synthesis Lo ad Model Structure  Di re ctly Consi deri n g  Distrib u tion  Network      Dynami c  pa rt  of the synth e si s loa d  mo del  us es  th re e - or de r  indu c t io n   e l ec tr ic  mo tor   model, the st ate equatio n and outp u t eq uation of whi c h sho w  a s  bel ow [7]:    ' 0 ' 0 2 1 () ( ) 1 () ( ) 1 () ) d dq r q q qd r d r dd q q L r r dE EX X I E dt T dE EX X I E dt T d E IE I T A B C dt H                (           ( 2 )     22 22 1 () ( ) 1 () ( ) ds d d q q s qs q q d d s IR U E X U E RX IR U E X U E RX                   ( 3 )     The Equatio n  (2) a nd (3)  are the  state  equat ion  an d output eq u a tion of the indu ction  motor’ s three - order ele c tro m ech ani cal transi ent mod e l  [8].  U  is the  system i nput,   d I  and   q I   are the  syste m  output,   is the system  operating fre quen cy.  s R  and   s X  are the eq u i valent  resi ste r  a nd l eakage  impe dan ce  of  the stator  win d in g,  r R  an r X  are  the eq uivalen t  re sist e r   and lea k a ge i m peda nce of the rotor  wind ing,  m X  is the m u tual indu cta n ce im peda n c e bet wee n   rotor  windi ng  and stato r  winding, an d satisfy  m s X X X ' 0 () / rm r TX X R  ) /( ' r m r m s X X X X X X r  is the  spe e d  of rotation,  ' 0 T  is the o pen  c ircuit tra n si e n t time co nst ant of the st a t or,  H  is   inertia  co nst ant of ind u ction motor,  ) ( 2 C B A T T r r L m  is the  me chani cal to rqu e  of the   indu ction mot o r,  q q d d I E I E T ' ' e  is the electrom agn etic torque,  L T  is th e load co efficient.  A B   and  C  are the mechani cal torq ue coefficient of  the inducti on motor, a nd filled with   1 AB C  pm K  is denoted a s  the rate of the equivalen t  electric mot o r over the total powe r  lo ad,   whic h is  defined as  following:      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Powe r Loa d Modelin g Based on  Im proved Perturbed  Method (Shi  Guopi ng)  3801 ' 00 / pm KP P                     ( 4 )     In Equation (4),  0 P  is the init ial active po wer  of the lo ad test no de,   ' 0 P  is the the initial  active po wer  of the equival ent electri c  m o tor.   lf M  is the rated i n itial load rat e  coeffici ent, whi c h is d e fin ed as b e lo w:    ' 00 lf M BB PU M SU                                    (5)    In Equation  (5),  M B S and  B U  are t he rated  ca p a city an d rate d voltage  of t he e quivalen t   elec tric  motor,  0 U  is the initial voltage of the load testing  node.   Acco rdi ng to  the structu r e of the com p lete  synthe sis load mo de l, the reactive power  comp en satio n  capa citor conne cts to th e virtual  bu L U  dire ctly, so t he voltag e of  the  cap a cito is  L U , by definition,  2 CC C QI X  , where  L C C U I X , arriv i n g  at  2 L C C U Q X  , fo llowing it,   2 2 L C Q C f U             ( 6 )     2.2. The Parameter s  of S y nthesis  Load Model Nee d  to be Inde ntified   There are 15  para m eters n eed to b e  ide n tified in synt hesi s  lo ad m odel [8-9], including  8   electri c  moto r param eters:  R s , X s , X m , R r , X r , H ,, AB 4 static mo del paramete r s: P Z , P I , Q Z , Q I   and othe r pa rameters:  K pm , M lf   and  X c This  pap er i d entifies th e m odel p a ramet e rs  by the  m e thod  of Parti c le  swarm al gorithm  [10-11], it is  d i fficult and in accurate to id entify  model  para m eters  o ne by on e, so  this pa pe r o n ly  identifies the  pa ramete rs  with hi gh  se n s itivity ac cording to  sen s i t ivity analyzin g results  set  by  improve d  pert u rbe d  metho d   2.3. Sensitiv it y  Analy s is  Bas e d on Improv ed Perturbation M e thod   Given pe rturbed p r obl em s belo ng to  a cla ss  of fixed probl ems in clu d in g small   para m eters, just like differential equ atio n:   ,, 0 ,0 Lu x Bu , where  01   (7)  If the sol u tio n  of Eq uatio n (8 ca n b e  de scribe d b y  a po we serie s  of    , ux  0 1 n n n ux u x x  , and is unif o rmly valid i n    dom ain,  then the Eq uation (7) i s   can oni cal pe rturbed P r oble m  in   doma i n, otherwise is a si ngula r   probl em, sin g u lar p e rtu r be method u s e s  in solving the  pertu rbe d  pro b lems  whe n  the ca noni cal  pertu rbe d  me thod fails [11] In sh ort, pe rt urbe d m e tho d  mea n s adj u s t the val ue o f  one  parame t er fixing the   others by  certai n step l ength in its value ra nge, a nd anal y s is th e respon se v a riation of the  model.  This  pap er  uses  s a n  imp r o v ed pe rturb e d  metho d  in  p a ram e ter i d e n tification, na mely, fix  one p a ramet e with the ty pical val ue, a nd ide n tify  other  paramete r s, if the  curv e fitting re sul t are p e rfe c t, the pa ramete r is co nsi dere d  rathe r   low in sensitivity, other wise, the pa ramete r is  con s id ere d  rather hig h  in  sen s itivity a nd nee to be identified. The metho d  can a nalysi s   the  sen s itivity of the model p a rameters an d ident ify the paramete r ’s val ue at the sam e  time.  The identifica t ion pro c e ss  based on imp r oved pe rturb ed method i s  as follo ws:   Step 1: Set p o we r n e two r k fault, obtain   meas ured  active and  rea c tive power  re spo n se  unde r differe nt fault.  Step 2: Fix one p a ra met e with the t y pical valu e, identify other pa ram e ters of the   compl e te syn t hesi s  load m odel u s ing Pa rticle  swa r algorith m , if the identifyi ng  erro r is little, the  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3799 – 38 04   3802 para m eter  se nsitivity is rather lo w, the value of pa ra meter can b e  ty pical, then turn to step  3 ,  in  contrast, the  para m eter n e eds to be id e n tified ane w, repe at step 2.   Step 3: Choo se an other p a ram e ter with  typical  value, identify the rest paramete r s, if the   identificatio n results a r e p e rfect, the pa ramete r sen s i t ivity  is rathe r  low, the valu e of para m et er  can b e  typical ,  then turn to st ep 4, othe rwise rep eat step 3.  Step 4: O n  t he a nalo g of this, the   sensit ivity of  all the  mode l pa ramete rs ca n b e   obtaine d o n e  by on e, the  paramete r with lo se n s itivity  can u s typi cal provided by  EPRI  dire ctly, other param eters with hi gh  sen s itivity need to be identifie d.      3. Results a nd Analy s is  To take the  EPRI-36  nodal sy stem as an illu stration in the Power System  A nalysi s   Package (PS ASP), EPRI-36 nodal  sy stem is show n in  Figure  2. The transi ent data of t h e   compl e te synthesi s  load  m odel  can be gotten by  PSASP, the dataset of  each nodal point  can  be  see n  as field  measured dat a from po wer  fault wave re corde r s.   The typical p a ram e ters value of the com p lete  synthe si s load mo del  is sh own in Table 1         Figure 2. EPRI-36  Nod a l Point System      Table 1. The  Typical Para meters Value   of the Electric Motor Provided by EPRI    R s   X s   X m R r   X r   H A  B C   EPRI 0  0.120 3.5 0 .020   0.12  0.85 0 0 .15      3.1. Fix One Parameter, Identify  other  Parameter s   Fix param ete r   X m  and set  X m =3.5, the curve fitting  comp arin g the re spo n se  of load   model with m easure d  re sp onse is sho w n in Figure 3.  It can be de ri ved from Fig u re 3 that the  param eter  X m  take typical  value, the simulation  result is still very well, t herefore, the se nsitivity of  X m  is rathe r  low  and ne ed not  to be identified.  The se nsitivity of  X m  is high enou gh an d  need s to be determi ned o n  the cont rary         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch on  Powe r Loa d Modelin g Based on  Im proved Perturbed  Method (Shi  Guopi ng)  3803         Figure 3. The  Curve Fitting  of Model Re spo n se  Com parin g with M easure d  Re spon se (fix  X m     3.2. Fix another Parame ter, Identif y  t h e Res t  of  th e Parameter s   Paramete r X m  and X s  ta ke typical va lue, namely  X m =3.5 and  X s = 0 .18, identify the   others,  the si mulation re su lt  comp ari ng model re sp o n se  with m e a s ured  respon se is displayed  in  Figure 4.             Figure 4. The  Curve Fitting  of Model Re spo n se  Com parin g with M easure d  Re spon se (fix  X m   and  X s     It is  clea r fro m  Figu re  4 t hat when   X s   take s typical  value recom m ende d by  EPRI, the  curve fitting i s  very bad, the model  re spon se is  n o t in confo r mity with the me asu r ed  re spo n se   throug hout th e pe riod,  so  the  sen s itivity of  X s  is  high,  can  not ta ke  typical val ue  a nd n eed s to  b e   determi ned rene w.    3.3. Determine the Sensitivit y  of  All  Model Parameters One  b y  One  Acco rdi ng to  the ab ove-m entione d met hod s,  the  sen s itivity of all model  param eters ca n   be g o tten. Th e final  co ncl u sion  is that th e sen s itivity of  X s R r K pm , M lf P V Q V   is high eno ugh   to  need to be id entified and the sen s itivit of the others i s  very low to take typical va lue provide d  by  EPRI.    3.3. The Verification o f  Improv ed Per t ur ba tion Me thod Sensi t iv it y  Analy z in g Method   Take th e BUS20 load u n d e r fault 1 for  an exampl e, the identification  re sult is  shown in  Table 2. The  curve fitting of model re spo n se  only identifying 6 para m eters compa r ing wit h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3799 – 38 04   3804 measured re spo n se is  sh own i n  Figu re 5. Accord in g to the re sul t s, the sim p lified ide n tificat i on  strategy n o t only red u ce s comp utation ,  but al so g e t better cu rve fitting of  model respo n se   comp ari ng  wi th mea s ured  re spo n se, which  will o n ly identify 6 p a ram e ters, th e identificatio n   result is not  worse com parin g with i dentifyi ng all param eters, even better, and prove s  the  identificatio n strategy’ s  validity.            Figure 5.   The  Curve Fitting  of Model Re spo n se Com parin g with M easure d  Re spon se (o nly 6  para m eters)      Table 2. The  Paramete rs Identificatio n Re sult  of BUS20 unde r Fa ult 1 Only with Determinin g 6  Parameters    X s   R r   K p m   F1B20  0.1993   0.0188   0.6139   M lf   P v   Q v  Error  J   0.5120  0.6273   0.2476  0.0034       4. Conclusio n   This p ape r p r opo se s a  pa ramete r ide n tification meth od ba sed  on  improved  pe rturb e d   method, the  method  com b ine s  pa ram e ters ide n ti fication p r o c ess with  pa ra meters sen s i t ivity  analyzi ng p r o c e s s togethe r, and  red u ce   more  co m put ation an co mputing time,  the si mulatio n   results p r ove d  its validity and feasi b ility.      Referen ces   [1]  Ju Pi ng,  Dai   Qi, Hua n g  Yo ngh ao,  et a l Severa l S ugg e s tions  on  Po w e r L o a d  Mo de l i ng  in  C h in a,  Autom a tion of Electric Power System s . 20 04 ; 28(16): 8-12.   [2]  IEEE T a sk Force. Bibliography   on  load models for  po w e r  flo w   and  dy nam i c perform anc e simulation.  IEEE Trans on power system s . 1995; 10( 1): 523-5 38.   [3]  Conc ordi a C  I hara  S. L oad  r epres entat ion  in po w e r  s y stem stabilit y  studies.  IEEE Trans on P o wer  Appar atus an d System . 19 82; 101( 4): 969- 97 7.  [4]  CIGRE  T a sk Force. Loa d mo deli ng a nd d y n a mics.  Electra .  1990; 1(1 30):  124- 131.   [5]  CIGRE T a sk F o rce. Mod e li ng  of vo ltag e  col l aps incl udi ng  d y n a mic  ph en omen a.  Electra . 19 93 1(14 7): 71-7 7 [6]  IEEE T a sk Force. Load repr esentatio n for  dy nam ic performance analy s is.  IEEE Trans on Power   System . 19 93; 8(2): 472- 48 2.  [7]  IEEE  T a sk Force. Standar d l oad mo dels fo r po w e r flo w   a nd d y n a mic p e r formance sim u lati on.  IEEE  T r ans on Pow e r Systems . 199 5; 10(3): 13 02- 131 3.  [8]  Shi gu op ing, L i an g ju n, Gu pen g. Comp ar ative  Res earc h  on T o tal T r ansfer Ca pa bil i t y  C a lcu l atio n   usin g L o a d  M ode l.  T E LKOMNIKA Indo nesi an J ourn a of Electrical   En gi neer ing . 20 13;   11(4): 17 76- 178 0.  [9]  Wang y ang, Qin  guofeng. A  multic or e load balanc ing model  based on java  NIO.  TELKOMNIKA  Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2012; 1 0 (6): 1 490- 149 5.   [10]  JU Ping, MA D aqi ang. Po w e S y stem  L oad  Mode lin g, Elec tric Po w e r Pres s. 2008.   [11]  NAYF EH A H.  Introductio n  pe rturbatio n tech ni q ues. Ne w  Y o rk, NY, USA:  John W i l e y  & S ons. 198 1.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.