基于改进遗传算法的非线性发电机励磁系统参数辨识

为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作.提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值.实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法.     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数。与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高。实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果。     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数.与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高.实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果.     

遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足误差要求的励磁系统标准模型参数.与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高.实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果.     

基于改进遗传算法的非线性励磁系统参数辨识

将大变异遗传算法应用于非线性发电机励磁系统的参数辨识,利用其较强的全局寻优能力辨识出发电机励磁系统参数估计值。其原理为:当某一代中所有个体集中在一起时就以一个远大于通常变异概率的概率执行一次变异操作,随机、独立地产生许多新的个体,使种群脱离早熟。比较每代中所有个体的最大适应度与平均适应度的接近程度,判断当代中所有个体的集中程度;对当代适应度最高的2个个体不进行大变异操作,以保证具有最大适应度的个体不被破坏掉。采用Matlab的Simulink模块建立仿真模型,算例试验结果表明,基于大变异遗传算法的励磁系统参数辨识方法速度快、精度高。     

遗传算法的改进策略及其在非线性发电机励磁系统参数辨识中的应用

针对标准遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,通过对遗传策略的综合改进,提出了一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。通过建立励磁系统原模型和标准模型,给原模型和标准模型施加相同的激励信号,以模型输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法对标准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标准模型参数。该方法的优点在于解决了传统的辨识方法无法对励磁系统非线性环节进行有效辨识的问题,实际励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度。     

遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

利用遗传算法所具有的自学习能力和非线性特性,解决励磁系统中非线性环节的辨识问题。通过建立待辨识励磁系统的模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,利用遗传算法对模型参数进行优化,最终得到满足励磁系统建模要求的参数。用MATALAB下的仿真结果和现场试验结果进行对比,表明该算法能够较准确地辨识出励磁系统各个环节的参数。     

华北电网开展发电机励磁系统参数测试辨识的研究

华北电网发电机励磁系统参数测试辨识的研究工作详细调查了华北电网内部容量在100MW及以上发电机及其励磁系统类型和制造厂家，根据实际情况确定工作目标和技术难点。文中介绍开展发电机励磁系统参数测试辨识工作的技术路线和取得的成果，总结归纳华北电网发电机励磁系统参数测试辨识工作的特色，并对下一步工作进行了展望。     

基于电阻耦合法的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于电阻的信号耦合法,可将伪随机信号或阶跃信号耦合到自动电压调节器（AVR）的机端电压反馈信号中,用于解决目前某些发电机励磁控制系统时没有预留测试信号输入端子而难以进行励磁系统参数辨识试验的问题。该方法已用于某实际385MW同步发电机励磁系统现场测试,并用遗传算法进行了参数辨识。校验结果证明了该方法的有效性。     

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.     

发电机励磁及SVC非线性最优协调控制

发电机励磁和静止无功补偿器(static var compensator,SVC)对远距离输电的稳定性有很大影响。为了提高系统在大扰动情况下的暂态稳定性,提出一种发电机励磁系统与SVC协调非线性最优控制方法。通过建立发电机励磁与SVC系统的综合模型,将微分几何反馈线性化理论与线性最优控制理论相结合,设计了发电机励磁与SVC系统的非线性最优协调控制规律。控制信号实现了本地化,避免了远距离的信号传输。仿真结果证明,该控制方法能同时改善系统的功角稳定性和电压稳定性。     

基于双层规划的非线性鲁棒电力系统稳定器参数整定方法

使用先进的励磁控制技术是改善电力系统稳定性和动态品质的有效手段。采用反馈线性化和鲁棒控制理论设计的非线性鲁棒电力系统稳定器(NR-PSS)是一种先进的励磁控制装置。在深入研究电力系统稳定器(PSS)参数整定原理和NR-PSS现有参数整定方法的基础上,提出了一种基于双层规划的NR-PSS线性部分参数整定方法,以满足阻尼频带宽和控制代价低两方面要求。通过等价非线性规划可求出最优参数。仿真结果表明,应用所提出方法设定的参数可以改善NRPSS的控制效果。     

多机电力系统发电机励磁与调速器的最优变目标非线性控制的研究

提出了一种新的考虑故障后发电机输入机械功率变化的平衡点解耦观测方法,及发电机组励磁和调速协调的最优变目标非线性控制策略.它们仅利用发电机组的就地信息,实现了分散观测与控制,便于工程应用.对一个3机9节点系统的仿真结果表明,新的故障后平衡点解耦观测方法对网络结构和故障类型具有自适应能力,总是能够快速搜索并引导变目标非线性控制系统很快地收敛于最近的平衡点,提高了系统暂态稳定性,改善了系统的动态品质.     

多机电力系统发电机组最优变目标控制的研究

在故障后系统新的平衡点在线预测的基础上,提出了一种新的发电机组励磁和调速相协调的最优变目标控制策略。它不仅能够最大限度地挖掘励磁调节器和调速器对系统暂态稳定的控制能力,而且利用发电机组的就地信息实现了分散预测与控制,便于工程应用。对一个3机9节点系统的仿真结果表明,在线预测方法总能够快速预测到最近的系统故障后新的平衡点,引导最优变目标控制系统快速收敛,而且对不同的网络结构和故障类型具有一定的自适应能力,提高了系统暂态稳定性,改善了系统的动态品质。     

基于LCC和改进BDE法的配电网开关优化配置

针对配电网开关配置问题,基于全寿命周期成本建立优化配置模型,考虑配置方案一次性投入成本、运行维护成本、停电损失成本、退役处置成本,寻求满足多约束条件下的经济性最优。提出一种改进二进制差分算法(IBDE)对上述模型进行求解,采用多阈值的进化策略,并基于云理论优化交叉操作,获得大量具有稳定倾向性和随机性的个体交叉因子。将模型及算法应用于IEEE-RBTS系统及实际算例,结果表明,该模型更符合实际情况,该算法以略低的收敛速度大幅提高了标准BDE算法的全局搜索概率,其收敛速度仍要快于GA算法。     

定子双绕组感应电机风力发电系统励磁电容的优化选取

在定子双绕组感应电机(DWIG)风力发电系统中,励磁电容的优化选取对控制绕组励磁变换器(SEC)容量的最小化具有重要作用,它不仅与发电机参数、转速范围有很大关系,同时还受风力机功率曲线和负载性质的影响。本文以SEC容量最小化为目标,在分析该发电机励磁无功变化规律的基础上,研究了励磁电容优化选取的原则,采用图解法和迭代法得到带阻性负载下的优化励磁电容值。考虑到整流负载的非线性因素,利用仿真法对该值进行合理调整,最终得到带整流负载所需的优化励磁电容值。在一台18kW带整流负载的DWIG样机系统上进行了实验验证,结果表明,系统在宽转速范围内能稳定运行,励磁变换器容量约为额定输出功率的1/3,实现了励磁变换器容量最小化。     

基于模糊推理的模糊自适应励磁控制器

本文将模糊控制理论和线性最优控制理论结合起来，提出一种模糊自适应励磁控制器的设计方法。