考虑误差非独立性的电力系统参数辨识估计

确定量测量间的误差传递特性是建立精确量测模型的重要前提。实际量测系统中量测量由所有单相遥测数据构成,在各母线上分析量测误差间的相关性,计算符合遥测数据实际采集特征的量测误差协方差阵。提出了考虑量测误差相关性的电力系统参数辨识估计,利用加权残差率绝对值求和的方法辨识出参数误差支路,采用改进增广状态量法进行参数估计,逐一修正参数误差,利用状态估计结果验证参数辨识估计准确性。IEEE算例仿真结果表明,所提出的算法较传统参数估计结果更接近于系统真值,同时提高了状态估计的精度     

基于多元状态估计和偏离度的电厂风机故障预警

为了解决风机故障预警问题,提出一种基于多元状态估计技术(MSET)和偏离度的方法.利用MSET建立风机正常运行状态下的非参数模型,对观测向量进行最优估计并得到估计向量,观测向量与估计向量之间的差异可以反映风机工作是否异常.引入偏离度定量衡量观测向量与估计向量之间的偏离程度,有利于捕捉故障发展过程,然后利用滑动窗口法确定故障预警阈值.当平均偏离度超过预警阈值时,发出报警信息提醒运行人员处理.以长春某热电厂引风机的某次故障为例进行应用研究.结果表明:该方法可以及时发现风机异常,实现风机实时故障预警.     

配电网不停电状态下电能分项计量误差测试方法

配电网不停电时计量数据的波动较大,常见的电能分项计量误差测试方法的测试精度不高,基于此提出配电网不停电状态下电能分项计量误差测试方法。设计计量数据输入合并单元,在原有合并单元的基础上加入信号调理电路,重新定义A/D转换器的有效位数,获得真实的计量数据,以计量数据为依据推导电能分项计量量化误差,获得测试目标;使用Multisim软件搭建计量误差信号仿真模型,处理误差数据和误差信号;将处理后的数据输入到分析单元中,在配电网不停电的状态下进行谐波变换,完成电能分项计量误差测试。实验结果表明：该文方法的电压有限值平方相对不确定度的最小值为0.03,有功功率相对不确定度的最小值为0.48,且其量化误差不会对测量精度造成影响;该文方法的测试误差仅为0.2%,说明其测试精度高,且信号源可靠,具有较大的应用价值,值得推广。     

基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法

大坝安全管理已逐步由粗放型向信息化转化，然而传统的误差识别技术识别精度不高，造成大量异常数据进入原始信息库，导致后期分析结论的偏离，成为信息化建设的制约因素。为此，提出了基于稳健估计的大坝监测数据粗差识别方法，即以稳健MM回归替代传统建模方式，同时结合MCD稳健估计确定异常识别阈值，并实现了程序编制。实例应用结果表明，该方法能有效避免由于异常值存在而导致的模型崩溃及阈值失效，且识别更加可靠。     

直接型自适应模糊控制器的设计及其在汽温控制中的应用

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出了一种带有自适应补偿器的直接型模糊控制器的设计方案.它通过引入自适应补偿器来减小建模误差和参数估计误差对系统性能的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或上界已知的条件.理论分析表明闭环系统的状态有界,跟踪误差收敛到零,仿真和实际应用结果证明了该方法的有效性.     

计及等效电流量测变换及坏数据辨识的状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统状态估计算法的不足,讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及坏数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换,并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的,其不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性,并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化。算例分析表明,该方法快速有效,并能有效地处理不良数据,能较好地应用于输电系统和配电系统的状态估计计算。     

基于数据融合技术的电力系统鲁棒动态状态估计方法

针对电力系统在连续多断面动态状态估计中,现有混合数据处理方法存在的两者相互影响以及两阶段处理方法存在的效率低下问题,基于数据融合理论,提出了基于数据融合技术的电力系统鲁棒动态状态估计方法。首先基于改进变点重复检测方法,将PMU和SCADA数据进行断面归一化处理。然后,在每一断面分别利用无迹变换与指数权估计方法相结合进行并行滤波处理,得到两组滤波结果,并基于数据融合技术将两组滤波结果进行状态融合以得到最终估计值。最后,基于IEEE-39节点标准系统对本文所提方法进行仿真,验证了本文所提方法不仅能够有效提高估计结果精度,且基于数据融合技术的并行滤波计算大大提高了计算效率。     

基于线性自抗扰的余热锅炉汽包水位控制

余热锅炉汽包水位控制是燃机废热利用项目中的难点,为此基于现有的串级PID控制方式和线性自抗扰的控制思想,提出一种新的水位控制方法。该方法以给水流量公式估计控制增益,以线性扩张观测器估计系统状态,并带有抗执行器饱和的措施。通过分析系统的稳定性条件,证明了该方法可使水位误差收敛至零。仿真结果表明,该方法调节时间短,抗干扰能力强,效果优于传统的串级PID控制,具有良好的应用前景。     

基于非注入法PMSM低速域无位置传感器控制

针对永磁同步电机低速段无位置传感器控制中,常用的高频注入法由于外加注入信号,带来额外的噪声和损耗问题,实现了一种仅需要检测在零电压矢量作用下的电流导数,便能对电机转子位置进行准确估计的方案。在零电压矢量作用区间内,通过对估计旋转轴系下的永磁同步电机方程进行推导,得出d轴电流导数与角度位置的关系。最后,在Matlab/Simulink仿真软件环境下对此算法进行验证,仿真结果表明,在带载起动及转速阶跃情况下,此算法能准确快速地估算出电机转子位置,位置误差小于1°。     

基于IBAS-NARX神经网络的锂电池荷电状态估计

在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响.故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化.仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10?3和8.75×10?4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4％和20.5％.