电力系统中发电机和负荷参数同时辨识的可行性研究

以往电力系统参数辨识都是基于节点数据逐个进行,而且发电机参数和负荷参数也都是分开辨识。近年来广域测量系统（WAMS）逐步得到推广应用,为广域电力系统参数辨识提供了可能性。针对广域电力系统建模的需求,提出了对发电机和负荷的参数进行整体同时辨识的思路。根据参数轨迹灵敏度的相位关系分析发电机和负荷参数同时辨识的可辨识性。根据参数轨迹灵敏度的幅值大小确定参数辨识的难易程度,并由此确定重点辨识参数。利用BPA软件以及蚁群算法优化辨识参数,在测试系统不同故障情况下进行了参数辨识和对比,验证了发电机和负荷同时辨识的可行性。     

基于短路电流辨识双馈感应发电机的模型参数

研究含大规模风电的电力系统的动态行为,需要准确的风电机组模型参数。发电机是风电机组的核心部件,对其准确建模至关重要。提出了基于风电机组的短路电流辨识双馈感应发电机(DFIG)模型参数的方法。分析了DFIG风电机组在端口发生三相短路情况下的电磁暂态特性,给出了短路电流的解析表达式。以含DFIG风电机组的单机无穷大系统为例仿真获得短路电流,基于轨迹灵敏度方法分析了DFIG各参数的可辨识性及辨识难易度,并基于短路电流的解析表达式进行参数辨识,根据参数辨识结果进行了误差分析。     

一种发电机励磁系统模型参数可辨识性分析方法

根据现场试验数据通过辨识算法辨识得到励磁系统模型参数是一种电力系统中广泛使用的励磁建模方法。基于辨识方法所得到的模型参数虽然可以很好地拟合系统的现场试验数据,但也可能存在某些参数的辨识结果不稳定的现象。因此,提出了拟频域灵敏度的概念,为非线性系统参数易辨识性的评估提供了一种新的衡量指标。并基于此提出了一种新的参数辨识算法,该方法通过构建参数时域灵敏度矩阵实现关联性参数的判断,将待辨识参数划分为良态参数集和病态参数集。在该初始病态参数集的基础上,根据参数的拟频域灵敏度重新调整参数赋值代表,采用"分轮次"的策略进行了参数辨识。以IEEE ST2A型励磁系统为例,算例分析结果表明:与传统的基于时域灵敏度的辨识方法的辨识结果相比,所提出的参数辨识方法能够有效提高发电机励磁系统参数辨识结果的准确性和稳定性。     

基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略

综合负荷建模及其参数辨识是电力系统分析研究的重点和难点之一。为了研究综合负荷模型参数对模型响应的影响以及参数之间的动态关联,提出一种基于参数灵敏度与相关性分析的综合负荷模型优化辨识策略。首先,对配电网集结等效的综合负荷模型进行解析灵敏度分析以及Hessian矩阵特征值表征的灵敏度分析;其次,通过Pearson相关系数判断参数一阶灵敏度之间的相关性,得到对输出响应作用相似的参数;然后,在遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合算法基础上,提出固定灵敏度小的参数,按比例简化辨识线性相关参数的优化辨识策略;最后,通过实测曲线及完整负荷模型的仿真,验证了该辨识策略的有效性。     

不同短路故障下电力系统发电机参数的可辨识性研究

针对电力系统中发电机参数辨识,在不同的短路故障下,即单相短路、两相间短路、两相接地短路、三相短路,分析其参数的可辨识性。针对不同阶次的Park模型,采用基于轨迹灵敏度的可辨识性分析方法,采用5种不同的观测变量进行对比研究,即发电机相对功角、发电机端口电压相对相角、联络线有功功率、联络线无功功率以及枢纽母线电压。介绍了对比结果。     

电力系统关联性参数的机理与辨识

电力系统动态仿真中,关联性参数的不同组合可以得到相同的仿真结果,从而导致根据实际量测辨识得到的关联性参数不唯一,辨识结果有可能偏离真实值。因此,需要对关联性参数的形成机理与辨识方法进行研究。针对参数在数值上不可辨识的现象,以传统结构关联性参数为基础,提出数值关联性参数的问题,并将两者推广为广义关联性参数,其基本特征是轨迹灵敏度线性相关。最后根据轨迹灵敏度线性相关的特点,提出利用选主列QR 分解法与轨迹灵敏度拟合法来进行广义关联性参数识别的方法。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于Crowbar保护的三相短路电流的DFIG参数辨识方法

双馈风力发电机(DFIG)作为风电机组的核心部件,其准确的模型参数对于含风电电力系统的动态安全分析与控制至关重要。提出了一种在风机端口三相短路故障下,利用计及Crowbar保护动作的风机短路电流辨识DFIG参数的方法。在DFIG传统三相短路电流解析模型的基础上,考虑定转子磁链之间的耦合以及Crowbar电阻对故障暂态过程的影响,提出了一种计及Crowbar保护的DFIG三相短路电流解析式。采用轨迹灵敏度法分析DFIG参数的可辨识性以及辨识难易度。基于Matlab/simulink仿真平台搭建DFIG风电场模型获取短路电流数据,采用自适应变异粒子群(AMPSO)算法辨识DFIG模型参数,并对辨识结果进行误差分析,仿真结果验证了所提方法的正确性。     

基于特征值灵敏度的负荷模型对系统阻尼影响的分析方法

低频振荡对电力系统影响危害极大,负荷是电力系统的重要组成部分,因此分析负荷模型对系统阻尼的影响具有重要意义。提出了运用特征值灵敏度分析负荷模型对于系统阻尼影响的方法:基于系统特征值对于模型参数的灵敏度解析式,推导出阻尼比和振荡频率对模型参数的灵敏度解析式。此方法避开了运用阻尼转矩法分析多机系统阻尼这一难题,并可把负荷模型对系统阻尼的影响定位在具体的参数上,解决了负荷模型如何影响系统阻尼这一问题。通过分析2区域4机算例系统中综合负荷模型对系统阻尼的影响,验证了所提方法的有效性。     

电力系统多台发电机参数的整体辨识

提出对多台发电机参数进行整体辨识的思路,即根据广域测量系统（WAMS）采集到的发电机的功角轨迹,同时辨识多台发电机的参数。文中针对不同阶次的Park模型,采用基于轨迹灵敏度的可辨识性分析方法,研究了多台发电机参数的可辨识性,结果表明大部分参数能够区分辨识而一部分参数不能够区分辨识。提出了多台发电机参数的辨识策略,以及基...     

基于PMU数据的输电线路参数跟踪估计

输电线路参数的准确估计直接影响着电力系统建模、稳定计算及运行控制。同步相量技术的出现为输电线路参数在线辨识提供了有力条件。针对离线求取输电线路参数的局限性,借助PMU实测数据,对电力系统中的单条输电线路参数进行辨识,并采用可变遗忘因子的最小二乘法辨识线路参数,提出采用增量灵敏度分析系统运行工况变化对参数辨识结果影响的思路。某实际电网中的500kV输电线路仿真结果验证了此方法的可行性。     

风力机参数的可辨识分析

风力机是风电机组吸收和转化风能的关键设备,准确的模型和参数是机组优化运行和控制的基础。文中基于风力机常用的高精度数学模型,运用计及实际运行工况的风力机的可测量量,进行参数的可辨识性理论分析,结果表明风力机的参数可辨识。     

含直驱永磁风电场的配电网广义负荷建模

以可再生能源为主的分布式电源大量、分散接入配电网,传统的负荷模型已无法描述含分布式电源的广义负荷动态特性。针对这一现状,在现有直驱永磁风电机组通用模型的基础上忽略其机械环节,提出直驱永磁风电机组的简化模型。采用综合粒子群方法和Levenberg-Marquardt方法的优化算法,对直驱永磁风电机组简化模型的参数进行了辨识,并针对不同扰动进行了模型适应性分析。在此基础上,将所提风电机组简化模型与传统负荷并联作为广义负荷的模型结构。基于轨迹灵敏度方法,分析了参数的可辨识性及辨识难易度。通过算例,给出了广义负荷在不同电压跌落程度、不同风电接入比例下的参数辨识结果,讨论了配电网等值参数对辨识结果的影响,说明了采用所述建模方法的可行性。     

用PMU实测数据辨识同步发电机参数的关键问题

研究了参数的可辨识性分析、扰动类型的选择、相量测量单元量测数据的滤波和实测功角恒定偏差对同步发电机参数辨识的影响等问题。提出以H阵的条件数作为参数的可辨识性指标,用以定量描述参数的辨识条件,以同时考虑模型结构和扰动深度等因素对参数可辨识性的影响。从理论上分析了不对称扰动数据的正序分量可用于同步发电机的参数辨识,并用实测数据进行了验证。根据对发电机动态特性的激发程度,合理地选择扰动类型;从电子信息科学领域引入一种零相移的数字滤波方法,解决了传统滤波器给量测信号引入相移的问题。总结了现有的功角测量方法,指出直接法测得的功角与真实功角可能存在恒定偏差,并研究了这一偏差对参数辨识结果的影响。实际算例验证了所述方法的有效性。     

基于Park模型的同步发电机参数辨识

指出实用参数的非独立性可能导致基于实用模型的参数辨识的困难,提出直接基于Park 模型辨识电路参数,必要时转换为实用参数。分析基于Park模型的同步发电机参数的可辨识性问题。对于q轴电路参数来说,其参数是唯一可辨识的。但对于d轴电路参数来说,仅利用扰动前稳态及动态过程的数据时,其参数是无穷不可辨识的;如果再利用扰动后稳态,则d轴电路参数均可唯一辨识。提出在励磁参考电压上施加阶跃扰动,先根据前后稳态条件辨识出同步发电机的部分电路参数,然后根据动态过程数据采用蚁群算法辨识其余参数。在实时数字仿真系统(real-time digital simu- lator,RTDS)上进行测试,结果表明,与采用实用模型辨识实用参数相比,该文所提方法能有效地改善参数辨识精度及其平稳性。     

Parameter identifiability with Kullback–Leibler information divergence criterion

We study the problem of parameter identifiability with Kullback–Leibler information divergence (KLID) criterion. The KLID‐identifiability is defined, which can be related to many other concepts of identifiability, such as the identifiability with Fisher's information matrix criterion, identifiability with least‐squares criterion, and identifiability with spectral density criterion. We also establish a simple check criterion for the Gaussian process and derive an upper bound for the minimal identifiable horizon of Markov process. Furthermore, we define the asymptotic KLID‐identifiability and prove that, under certain constraints, the KLID‐identifiability will be a sufficient or necessary condition for the asymptotic KLID‐identifiability. The consistency problems of several parameter estimation methods are also discussed. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

感应电动机负荷模型参数灵敏度分析及参数易辨识性的研究

针对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的问题 ,本文通过参数灵敏度分析 ,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。最后提出了对实际感应电动机参数辨识具有重要指导意义的分步或逐步辨识策略。     

基于综合广域信息的负荷参数辨识方法

提出一种基于综合广域信息的负荷参数辨识方法,以发电机相对功角作为广域信息,综合分析多种运行及故障条件下发电机功角对负荷参数的轨迹灵敏度.根据灵敏度分析结果,可以确定参与负荷参数辨识的发电机功角以及各负荷参数的易辨识性,也可以选择有利于参数辨识的扰动地点.由负荷参数估计值得到的发电机功角响应曲线,与发电机功角曲线实际值的最小二乘拟合,使得目标函数极小化,即完成了负荷参数的广域辨识.对10机39节点系统的仿真分析结果表明:负荷参数辨识的广域信号应选择30号发电机功角,节点19为扰动地点,负荷参数中电动机负荷比例系数以及定转子阻抗等灵敏度较高,更易于辨识.在多种运行及故障条件下,广域辨识的负荷参数均能够比较准确地反映系统实际的动态特性.     

基于轨迹灵敏度的励磁系统参数可辨识性分析

针对在有限测点下励磁系统部分参数关联形成隐函数导致辨识结果不稳定的情况,提出一种关联参数的辨识方法。首先,利用奇异值分解选取子列集的方法将励磁系统参数划分为关联参数集和非关联参数集。其次,为降低对关联参数赋经验值消除关联性时,经验值与实际真值存在偏差对系统参数辨识结果精度的影响,选择灵敏度较小的参数作为关联参数代表赋值。为避免选取参数代表时重新引入关联参数,需进一步明确每个参数间的关联关系。为此,构造轨迹灵敏度矩阵求出判别系数,根据判别系数将相关联的系统参数划分至几个独立的隐函数参数集。仿真结果表明,该方法不仅能够有效判别励磁系统参数的可辨识性,而且可以尽可能地降低由于赋值偏差而对降阶后系统参数的辨识精度影响。