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.     

考虑负荷频率特性的可中断负荷切除策略研究

特高压直流规模激增使得大受端电网面临严重的频率问题。为了充分利用可中断负荷,减小低周减载首轮动作可能,降低触发严重事故等级的风险,文中提出了一种可中断负荷就地按频率切除策略及其定值选择方法。在考虑负荷频率特性的基础上,采用单机等值模型进行可中断负荷切除策略研究,选择合理的可中断负荷起切频率定值和切负荷量,方案制定完成后,通过全网模型进行校验。仿真结果表明,所提策略能够在系统发生易引发低周减载的大功率缺额时切除可中断负荷,减小低周减载首轮动作可能,提高电网的频率稳定性。