互联电力系统动态等值模型的可辨识性分析

对互联大型电力系统分析采用动态等值可以显著降低计算量,并能较好反映系统动态特性.动态等值的同调等值法和模式等值法大都用于离线分析,在线动态安全分析常需要对外部系统作在线的动态等值,这时需要采用辨识等值方法:先确定系统等值模型,模型参数通过辨识获得.给出了计及励磁系统、考虑发电机凸极特性和负荷静特性的电力系统区域动态等值模型;分析了模型的可辨识性.从理论上证明:充分利用稳态条件,等值模型中所有参数均是可以辨识的.     

基于实测数据的电气化铁路冲击负荷建模

基于电力系统负荷建模基础理论和电气化铁路系统结构,建立一种电气化铁路冲击负荷模型.对实测电气化铁路冲击负荷的负荷曲线进行小波分析法去噪并用作模型参数辨识.面向电网PCC点建立交直型和交直交型电力机车的综合负荷特性模型,形成电气化铁路冲击负荷模型结构.制定模型参数辨识策略并加以实施.针对冲击负荷的主动性特点对模型进行改进,并将其与原模型进行比较分析.通过算例分析验证了该建模方法的可行性.     

基于广域测量系统的电力负荷建模方法

针对基于传统量测的负荷建模方法存在的问题,提出了一种基于广域测量系统(WAMS)的负荷建模方法.该方法以WAMS记录的相量测量单元(PMU)安装节点处的电压相量为现场实测数据,可在电网中PMU布点情况不满足系统可观的条件下对电网中的任意负荷节点建立模型,并采用克隆选择算法(CSA)辨识出节点负荷模型的参数.将该方法应用于IEEE 39节点系统中,辨识结果显示,提出的基于WAMS的负荷建模和参数辨识方法具有较快的收敛速度,所建立的负荷模型能够很好地拟合负荷实测信号.该方法能够为电力系统仿真计算提供高精度的负荷模型.     

考虑电压相位的实用负荷模型参数辨识

目前电力系统感应电机负荷模型一般采用实用模型,参数辨识时仅采用电压有效值,而忽略电压相位和交轴电压分量.分析忽略交轴电压分量所需的条件,发现该条件通常难以满足.并提出考虑电压相位和交直轴电压分量的负荷建模实用模型,用于电力负荷参数辨识.不同故障下的算例结果表明,该实用模型比仅考虑电压有效值的实用模型,能更精确地辨识出负荷模型参数.     

灰箱辨识在连续回转电液伺服马达中的应用

为能准确地获得新型连续回转电液伺服马达系统的性能参数,建立了系统的灰箱辨识模型,采用灰箱建模理论进行参数辨识,通过matlab辨识工具箱利用液压系统已知的参数来辨识难以求得的参数.该辨识是一种基于系统物理结构和输入输出测量数据的方法,不但利用了系统的先验物理知识,而且考虑了过程噪声所造成的模型不确定性,能够很好地把握实际系统行为的本质.实验结果证明:该方法对于获得准确液压系统性能参数,建立一个准确模型是非常有效的.     

三阶感应电动机负荷模型参数易辨识性研究

三阶感应电动机负荷模型中部分参数易辨识 ,且辨识结果稳定 ,而另一部分参数难辨识 ,辨识结果存在较大离散性 .通过对参数灵敏度进行分析 ,指出了参数灵敏度与参数易辨识性之间的关系 ,以及扰动强度与参数灵敏度从而参数易辨识性的关系 .最后给出了对实际三阶感应电动机参数辨识的分步方法 :利用较小的扰动强度数据来辨识具有较大灵敏度的参数 ;利用具有足够强度的扰动数据来辩识灵敏度小的参数 .     

基于12线法的数控机床几何误差测量辨识研究

数控机床几何误差参数辨识是实现数控机床误差补偿的关键技术,而实现误差补偿的前提是通过几何误差参数辨识为空间误差模型准确提供数控机床的21项几何误差参数.现有数控机床几何误差参数辨识方法在测量效率和辨识精度等方面均存在一定不足.基于多体系统误差分析理论研究了12线数控机床几何误差参数辨识方法,并对该方法的数学建模和实验进行了分析.     

混凝土温度场特性参数可辨识性探讨

混凝土温度场特性参数的反分析问题可以看做是参数辨识问题 ,其可辨识性是温度场反分析的首要问题 .以无限大的平板散热问题为例 ,证明了混凝土温度场特性参数的可辨识性及其可辨识性的惟一 .并给出数值算例和工程实例 .混凝土温度场特性参数的可辨识性论证为混凝土温度场分析提供了理论依据 ,具有一定的理论和实用价值     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

基于ISSA的STATCOM模型参数解耦辨识研究

为获取准确的静止同步补偿器模型参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,文中提出一种基于改进樽海鞘群算法的静止同步补偿器模型参数解耦辨识方法.首先基于现有静止同步补偿器机电暂态模型,建立满足暂态仿真计算要求的静止同步补偿器数学模型;然后对樽海鞘群算法进行改进,并将其应用于静止同步补偿器模型参数辨识;最后,针对模型结构耦合导致多参数辨识结果精度不高问题,提出基于STATCOM模型dq轴参数解耦辨识策略,分两步对模型参数进行辨识.仿真算例证明该算法能快速准确的辨识模型参数.     

电力信息物理系统建模与控制研究综述

基于现有电力信息物理系统的最新研究,总结归纳了基本架构,并根据技术特性对其进行分类。介绍了最新的电力信息物理系统建模与控制的研究方法,分析了各环节的建模和控制方法,并对电力信息物理系统的建模与控制研究进行了展望。     

发射场供配电系统可靠性评定方法

航天发射场的供配电系统是提供动力的重要设备,需要进行可靠性评定,确定其可靠的程度。由于采用复杂的双电源、双回路供配电方式冗余系统,使得系统可靠性建模与可靠性评定造成困难。针对发射场供配电系统,提出了可靠性建模和可靠性评定方法。提出的建模和评定方法,可推广应用于航空、航天、机械等领域的双电源、双回路供配电方式的可靠性建模与可靠性分析,以及复杂的单输入、多输出系统的可靠性评定。     

蒸汽动力装置模拟器冷凝器系统的建模与数值计算

研制蒸汽动力装置模拟器,需要对其组成系统进行热工水力的计算,在此基础上进行建模,主要应用于系统仿真软件的开发。冷凝器系统是蒸汽动力装置的主要组成部分。在冷凝器系统中运用质量守恒、能量守恒等基本的物理守恒方程和状态方程,对冷凝器系统的各个部位分别列出动量方程,通过计算其主要参数如压力、流量、温度等,运用热动力学的建模思想进行建模和数值分析计算,得出计算结果。蒸汽动力装置冷凝器系统的建模与数值方法也可用于其它相关系统的建模与数值计算,对蒸汽动力装置仿真软件的开发具有重要的参考价值。     

火电机组及其控制系统的自定义建模

现有系统仿真软件一般认为,在暂态过程中,火电厂的出力是不变的,把锅炉、汽轮机等的动态过程做简单的线性处理,而慢动态的存在可能是导致系统发生中长期失稳的重要原因.根据当代火力发电设备的特点,得到比较详细的火电单元机组及其控制系统的模型,并在电力系统分析综合程序中进行了自定义建模和系统仿真.     

智能控制在电力系统中的应用

近年来,随着人工智能控制理论的不断发展,以模糊技术、人工神经网络和遗传算法为代表的智能控制方法在电力系统领域得到了广泛的应用。本文分别从短期负荷预测的人工神经网络建模与求解、无功优化的遗传算法建模与求解流程,以及发电机电压模糊控制方法下的建模与控制规则三个方面对人工智能控制在电力系统的应用进行了探讨。     

基于UML2.0的电力缺陷设备管理系统建模研究

设备是构成电力企业正常运作的重要元素之一,而设备管理是企业生产管理的一个重要环节.本文以UML2.0建模技术为基础,以供电部门缺陷设备管理信息系统为例,应用Enterprise Architect建模工具,讨论了系统的建模过程.     

Smallworld平台上GE配电网设备的数据建模

介绍了基于Smallworld的GE园区设备资产空间管理系统配电网电力设备的GIS设备对象的建模方法,结合面向对象思想与可视化建模工具(Case Tool),描述了GE园区设备资产空间管理系统配电网电力设备GIS数据建模的具体过程,实现了网络拓扑追踪.     

船舶动力系统智能控制

针对船舶动力系统存在着非线性、不确定性和复杂性,传统的速度调节系统已经不能满足控制需要,作者将模糊神经网络应用到复杂过程控制中去,实现动力系统的智能控制.采用模块建模法建立了汽轮机模型,给出了一种基于模糊神经网络的转速调节系统.并将粗糙集理论与模糊神经网络结合起来,利用粗糙集从观测数据中提取规则,并寻求最小规则集,解决...     

电力短期负荷预报模糊神经网络模型的研究

电力系统负荷预报模型因负荷构成及采用的关键技术不同而各异。本文介绍了几种短期负荷预报模糊网络模型的建模方法和特点,讨论模糊神经网络预报模型建模中的一些重要问题,供有关人员参考。     

电力系统负荷建模与预测的新方法

对电力系统辨识及参数预测中新兴方法的应用作了介绍，重点探讨了前向BP神经元网络在电力系统辨识及负荷预测中的应用。主要对电力系统动态负荷建模及中、短期负荷预测中所取得的国内外成果进行探讨。同时，对灰色理论模型进行电力系统长期预测的结果与传统方法进行对比分析。从而归纳出电力系统动态负荷及中期、短期、长期负荷预测的较理想方法。