基于遗传算法的联合循环机组建模和参数辨识

随着联合循环机组的不断增加,其对电力系统稳定性的影响也逐步得到重视,建立符合联合循环机组复杂非线性特性并易于通过参数测试获得的数学模型具有重要的现实意义.文中从模型参数辨识的角度出发,在经典联合循环机组非线性模型的基础上,提出了适用于参数测试和辨识的联合循环机组数学模型结构,针对参数辨识的特点提出了基于遗传算法的改进参数辨识算法,并将其应用于某400 MW联合循环机组的参数测试建模.基于遗传算法参数辨识所建立的联合循环机组数学模型的仿真结果与实测信号相一致,证明了所提出的模型和建模方法的可行性与有效性.     

故障录波器的发展状况

综述了故障录波器的作用及其发展过程，详细分析了最新故障录波器所采用的单片机和微型计算机技术，并进一步探讨现今故障录波器存在问题和解决方法。     

风电机组驱动系统参数辨识

提出了风速激励下的定速风电机组驱动系统参数辨识方法。首先以含定速风电机组的单机无穷大系统为例,仿真了风速激励风电机组的受扰轨线,表明由于感应发电机电气部分动态较快,因此在辨识驱动系统模型参数时,可将电气部分用准稳态模型近似,以降低模型的阶数以及参数辨识的个数。进一步采用轨迹灵敏度方法,分析了驱动系统模型参数的可辨识性。基于粒子群优化算法进行了参数辨识,结果验证了该定速风电机组驱动系统参数辨识方法的可行性。     

微机故障录波器的故障信息系统的开发应用

故障录波装置作为记录电力系统在其元件发生故障时的各种电气量，对分析故障范围判断继电保护及安全自动装置的动作行为起了很大的作用。目前青海电网已大量采用此装置，但目前期在运的装置型号杂乱其数据格式不一，故对其软件进行修改，以满足不同型号录波器的远传要求。     

国内外故障录波器的比较

故障录波是分析系统故障的重要依据。通过和继电保护、监控及远动的比较简述了故障录波器的特点,对国外几家厂商生产的故障录波器和国内常见的故障录波器的配置、结构、功能进行了介绍。在比较和分析了国内外产品的长处和不足的基础上,结合故障录波器数据采集、启动判据、故障测距、分析软件等关键技术,提出几点关于提高录波装置性能的建议。     

故障录波器发展历程及现状分析

主要从故障录波器的核心控制器和结构两个方面,对故障录波器的发展历程进行分析总结,介绍了故障录波器在各个发展阶段的特点.重点讨论了故障录波器的研究现状,阐明了数字化分布式故障录波器在数字化变电站中的位置,并给出了当前最新数字化分布式故障录波器的模块构成,主要针对其数据采集模块与管理分析模块的结构和功能进行了分析介绍.     

故障录波器发展历程及现状分析

主要从故障录波器的核心控制器和结构两个方面,对故障录波器的发展历程进行分析总结,介绍了故障录波器在各个发展阶段的特点。重点讨论了故障录波器的研究现状,阐明了数字化分布式故障录波器在数字化变电站中的位置,并给出了当前最新数字化分布式故障录波器的模块构成,主要针对其数据采集模块与管理分析模块的结构和功能进行了分析介绍。     

微机型故障录波器综述

详细介绍了现在运行的各种微机型故障录波器的特点与缺陷，针对使用中存在的问题提出了改进意见。     

基于故障录波器信息的故障诊断系统

对人工神经网络（ANN）方法应用于变电站故障诊断进行了研究,提出了一种基故障录波器信息的故障诊断系统。该系统中,核心部分是三层前向BP网络分别对变电站内的变压器、线路和母线构造相应的故障诊断ANN模型,对每种保护、断路器和自动装置构造相应的动作性能诊断模块。仿真计算结果表明：基于波器信息的将ANN应用于变电站故障诊断的方法是一种有效的方法。     

基于实测频率轨迹的机组调速器参数辨识

提出了一种基于实测频率轨迹曲线实现调速系统参数辨识新方法。建立了调速器系统的输入输出模型,并证明了相应参数的可辨识性。通过设计接口直接调用PSASP软件的机电暂态仿真计算模块,获得电力系统受扰之后的仿真频率曲线;进而基于粒子群优化算法对调速器参数进行调节,使得仿真频率曲线与实测频率曲线尽可能接近,从而实现基于实测频率轨迹曲线的发电机组调速系统参数的辨识。实际系统的算例证明了所提出方法的有效性和正确性,同时所设计的接口在一定程度上扩展了PSASP软件的应用范围。     

基于功率响应的汽轮机调节系统模型参数辨识方法研究

基于功率响应特性辨识汽轮机调节系统参数。采用简易模型克服了辨识算法中难以实现的发电机建模问题。通过分析参数对机组功率特性影响的关联性,对辨识流程和优化目标函数进行了设计。再以先进数值计算方法作为辨识手段辨识得到模型参数。利用PSASP对辨识结果进行仿真并与实测对比,结果表明:新方法所建模型仿真值与实测值相当接近,所建立的汽轮机调节系统模型能够较为真实地反映机组实际的响应特性,说明该方法正确有效。与原有辨识方法相比,实现了对模型参数的更加准确辨识。     

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.     

基于局部均值分解的同步电机参数辨识方法

提出了基于局部均值分解(LMD)的同步电机参数辨识方法。采用LMD从短路电流中提取直流电流和基波电流,然后分别采用稳健回归最小二乘和Prony算法对直流电流和基波电流进行辨识,进而获得同步电机参数。以理想突然短路电流信号为例,通过仿真分析了滑动平均跨度与LMD循环次数和电流相对均方误差的关系,确定了滑动平均跨度。高信噪比(30 d B)时,由于LMD具有平滑滤波功能而无模态混叠现象发生。低信噪比(15 d B)时,提出了基于前置滑动平均LMD的短路电流分离方法,可有效获取直流电流和基波电流分量。较之经验模态分解(EMD),基于LMD的理想突然短路电流分解效果更好。仿真结果表明,与EMD方法相比,所提方法受噪声影响较小,参数辨识精度更高。     

基于虚拟仪器技术的模态参数识别教学演示系统

力学教学试验是力学学科研究生培养重要一环,基于虚拟仪器技术,开发一套试验模态参数识别软件。模态参数识别基于两种识别方法：正交多项式总体曲线拟合法和多参考点最小二乘复频域识别方法,引入聚类算法搜寻系统的极点。系统将数据采集和模态参数识别集与一体,人机交互界面友好方便。试验验证了演示系统的有效性和准确性,目前用于教学试验。     

基于二维参数辨识的蓄电池SOC估计

针对铅酸蓄电池在工程应用中其荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,本文结合常见的等效电池模型,采用等效电动势法对蓄电池SOC进行了实时估计。与普遍应用的恒参数的电池模型不同,本文通过统计辨识的手段,在不同SOC状态下以及不同的放电倍率条件下对等效模型进行了二维参数辨识。辨识结果表明,电池模型参数在不同的SOC状态下以及不同的放电倍率条件下均存在着较大差别;采用这种二维参数辨识方法估计出的电池SOC能够更加准确地跟踪电池的实际SOC。试验测试验证了这一SOC估计策略的准确性和实用性。     

基于PMU的电力系统建模及参数辨识

广域测量系统可完整的记录电网的动态过程信息,从而为电力系统的模型建立和参数辨识提供了有效的路径。利用相量测量装置(PMU)记录电网的实时动态信息,可实现对输电线路参数的辨识,包括对称分量和不对称分量;实现对发电机模型参数、励磁系统及调速器模型和参数的辨识;实现对负荷的建模和负荷模型的参数辨识。本文简明扼要的介绍了基于PMU实现上述功能的基本原理和方法,指出可利用当前国内大量广域测量系统建成的有利条件,积极开展线路的参数辨识、发电机、励磁系统、调速器和负荷的建模及参数辨识工作,从而提高电网仿真计算的精确性,为电网调度运行和分析人员提供有益的指导。     

基于参数辨识的PMASynRM控制策略

针对永磁辅助同步磁阻电机(PMASynRM)参数变化大,依据固定参数进行控制容易导致控制精度差的问题,考虑电机磁饱和对参数的影响,基于电感参数（Ld、Lq）离线辨识技术,采用一种自适应的最大转矩电流比(MTPA)控制策略,实时动态地分配最佳的d、q轴电流,以实现对永磁辅助同步磁阻电机宽速度范围、高转矩精度、高效率的控制。通过仿真和实验,验证了所采用控制方法对永磁辅助同步磁阻电机高转矩精度控制的有效性。     

基于参数辨识的永磁同步电机电流精确控制方法

在永磁同步电机电流控制环节中,电阻、电感等参数的变化影响控制器的性能;随着转速的升高,反电势使电流跟随性能变差。针对这些问题,设计了一种利用参数辨识校正控制器的系数和实现反电势补偿的电流环精确控制方法:根据面装式永磁同步电机i_d=0的矢量控制特点,使用统计均值的方法辨识电机的电感,在此基础上根据波波夫超稳定理论设计了电阻和磁通的模型参考辨识方法。电阻和电感的辨识值校正PI控制器的系数,电感和磁通的辨识值用于反电势的补偿环节。仿真结果表明,该方法能够通过参数辨识对控制器系数的校正和反电势的补偿实现电流环的精确控制,电流环控制性能优于PI控制和普通反电势补偿的方法。     

基于Tikhonov正则化方法的同步电机参数辨识

同步电机的参数辨识问题在数学上可以被看成是一种非线性反问题,而反问题需要解决的首要问题就是它的病态性问题。通过对反问题的病态性问题进行分析,将Tikhonov正则化方法引入到同步电机参数的辨识中。在仿真中设置多个测试场景,仿真结果表明,与传统的最小二乘参数辨识法相比,所提方法能克服系统的病态性并有效地对电机参数进行辨识。