基于改进灰狼算法的发电机励磁系统参数辨识算法

为了确保电力系统建模的精确性和稳定分析的可靠性,确认励磁系统的参数至关重要.提出改进灰狼算法,应用发电机励磁系统的参数辨识,在MATLAB环境下进行仿真.结果表明:基于改进灰狼算法的励磁系统参数辨识方法具有更高的辨识精度与稳定性,对发电机励磁系统精确建模以及研究电力系统稳定性具有重要意义.     

基于数据融合模型的励磁系统参数辨识算法

确认真实可靠的发电机励磁系统参数对电力系统安全稳定分析具有重要意义.基于人工网络融合法,提出了一种基于数据融合模型的辨识算法实现对励磁系统的参数辨识.首先,使用灰狼算法、粒子群算法和遗传算法分别对励磁系统进行参数辨识.然后,利用人工神经网络算法对三种方法的辨识结果进行合成决策.最后,数据融合模型输出合成辨识值.仿真结果表明,基于融合模型的励磁系统参数辨识方法较单一辨识法具有更高的辨识精度与稳定性.     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义.文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤.在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性.     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参教辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义.文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤.在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性.     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义。文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤。在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义。文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤。在Matlab／Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性。     

发电机励磁系统建模与参数辨识综述

励磁系统在电力系统的规划与控制领域都有非常重要的作用,精确的模型结构与参数是选择有效控制手段和整个电力系统仿真准确性的基础。文中通过对励磁系统建模及参数辨识的研究,在整理系统辨识理论发展的基础上, 从线性与非线性2个方面对励磁系统参数辨识展开论述,着重讨论了不同的辨识方法在励磁系统参数辨识中的应用。目的是为励磁系统建模与参数辨识的进一步发展打下基础。     

基于APSO算法的发电机励磁系统参数辨识

针对传统辨识方法不能辨识励磁系统非线性环节的缺点,提出了一种基于自适应粒子群优化(APSO)算法的发电机励磁系统参数辨识的方法.通过建立待辨识励磁系统的传递函数结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目标函数,利用APSO算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数.该方法根据输入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,无需经过FFT变换,方法简便,并且有效解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题.仿真结果表明,APSO算法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度.     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

基于非线性直接优化方法的发电机励磁系统参数辨识

励磁模型的准确程度对于电力系统仿真的准确性有显著影响。提出了一种新的、工程中容易实现的方法,即利用非线性直接优化法辨识微分方程形式的励磁模型参数。首先利用Matlab仿真与传统的最小二乘法比较验证算法有效性。然后利用动态信号记录装置,根据模型结构获得各个环节的时域内发电机阶跃试验数据,对1台300 MW汽轮发电机组的励磁系统分别进行分环节参数辨识和整体辨识。利用电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)的用户自定义模型功能建立励磁模型进行相同的阶跃仿真,结果验证了辨识参数在电力系统仿真中的有效性。