粒子群算法在励磁参数实测辨识中的应用

针对采用频域分析和最小二乘拟合对复杂模型进行辨识时比较困难的缺点,文章提出了一种采用粒子群算法进行励磁系统参数拟合辨识的方法,该方法直接采用幅频特性和相频特性来定义适应度函数,实现过程简单.实际算例表明,提出的方法对简单模型和复杂模型都可以得到较好的辨识效果.     

频域法在励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种励磁系统辨识参数的方法,即频域的FFT/LSE法。应用信号处理技术,通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换至频域,再根据最小二乘（LSE）原理辨识出励磁系统的常用标准模型。给出了一套非标准励磁系统通过参数辨识转换为中国电力科学研究院仿真软件PSASP下标准模型的实例,结果证明了频域FFT/LSE法辨识结果正确,可用来进行发电机组励磁系统参数的辨识。     

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。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义。文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤。在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义.文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤.在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性.     

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.     

发电机励磁系统参数在线辨识装置的研究

介绍了一种配置简单、功能完善、测试精度高的励磁系统参数在线辨识装置;阐述了励磁系统参数辨识的原理及方法,给出了一组现场参数辨识结果。现场实际测试表明,该装置辨识出的参数是正确可信的。     

励磁系统参数时域辨识

文章以沙岭子电厂7号发电机为例, 以建立BPA自并励励磁系统模型参数为目的, 介绍了一类基于时域分段线性多项式函数(PLPF)的辨识方法。PLPF法是一种将传递函数模型经微分方程转化为多重积分方程, 再利用线性多项式插值函数来逼近原函数, 将多重积分方程转换为代数方程,然后利用动态响应的离散数据拟合函数进行分段处理的方法。根据自并励励磁系统模型输入输出时域动态响应数据, 采用该方法直接对沙岭子电厂7号机的励磁系统进行相关参数辨识。这就给出了将一套非标准励磁系统通过参数辨识转换为中国电力科学研究院开发的仿真软件BPA下标准模型的实例, 最后进行了仿真验证, 结果证明了时域PLPF法辨识结果正确, 可以用来进行发电机组励磁系统参数的辨识。     

基于Prony算法的发电机励磁系统参数辨识

阐述了发电机励磁系统参数辨识的原理。基于Prony算法提出了一种工程上便于应用的发电机励磁系统参数辨识新方法。指出该方法的优点是根据励磁系统输入、输出响应信号直接在时域上实现参数的辨识。在Matlab/Simulink中的仿真结果表明,该算法能准确的辨识出励磁系统各个环节的参数,具有精度好、运算率高、程序通用性强等优点。     

基于LIF法的励磁系统参数辨识

介绍了一种采用线性积分滤波器(LIF)的连续时间辨识方法,借以辨识励磁系统参数,使用线性积分滤波器可以完全消除积分方程初始条件的影响,即在非零初始条件下无需辨识初始条件依然能得到精确的结果。在仿真研究中,以IEEEAC1A型标准励磁系统为例采用LIF法进行了参数辨识。     

辨识理论在发电机励磁系统参数测试中的应用

介绍了辨识理论在发电机励磁系统参数测试中的应用,并以福建古田溪水电厂励磁系统为例,对其参数进行辨识。然后从相位裕度和增益裕度两个方面对辨识结果进行了理论分析。数字仿真结果验证了参数辨识理论应用于励磁系统参数测试的可行性,通过论述和仿真分析,证明了辨识结果是有效可靠的。     

基于现场试验及程序仿真的发电机励磁系统模型参数确认

励磁系统在电力系统的规划与控制领域有着非常重要的作用,精确的模型结构与参数是选择有效控制手段和整个电力系统仿真准确性的基础.现场试验是励磁系统建模的一个重要环节.本文对励磁系统原始数学模型参数的确认、计算模型的选择及模型参数的校核进行了详细的论述,以期读者对发电机励磁系统模型参数辨识有较为全面的了解.     

基于可观测量的同步发电机参数的时域辨识

同步发电机模型中不可观测量的存在使得在辨识电机参数时因需要求解复杂的微分方程组而导致辨识困难.文中提出了一种由发电机出口电压、出口电流、励磁电压以及励磁电流等可观测量表示的同步发电机辨识模型,避免了复杂微分方程组的求解,提高了辨识的稳定性和效率,简化了参数辨识方法.首先分析了参数可辨识性,指出在将稳态方程作为附加条件的...     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对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参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

基于SCADA和WAMS的线路参数辨识研究

线路参数是电力系统运行控制的基础,其准确性直接影响电力系统自动化的决策水平。在分析SCADA量测数据与WAMS量测数据特点的基础上,提出基于不同类型量测数据的参数辨识模型。应用实测数据对500kV线路的参数进行辨识,验证了文中所提方法的工程实用性。从辨识模型、辨识方法、辨识结果等方面分析了使用不同类型量测数据进行参数辨识的异同点。为电力系统调度人员更新数据库中线路参数提供依据。     

基于非线性直接优化方法的发电机励磁系统参数辨识

励磁模型的准确程度对于电力系统仿真的准确性有显著影响。提出了一种新的、工程中容易实现的方法,即利用非线性直接优化法辨识微分方程形式的励磁模型参数。首先利用Matlab仿真与传统的最小二乘法比较验证算法有效性。然后利用动态信号记录装置,根据模型结构获得各个环节的时域内发电机阶跃试验数据,对1台300 MW汽轮发电机组的励磁系统分别进行分环节参数辨识和整体辨识。利用电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)的用户自定义模型功能建立励磁模型进行相同的阶跃仿真,结果验证了辨识参数在电力系统仿真中的有效性。     

基于实测的自并励励磁系统参数辨识

以某电厂自并励励磁系统现场实测的阶跃响应曲线为例,介绍了在自并励励磁系统参数辨识中,如何选择模型结构,如何借助于MATLAB中的系统辨识工具箱辨识模型参数。在列写待辨识励磁系统的状态方程时,为了避免对阶跃函数求导,可将励磁系统传递函数框图的结构进行调整,并适当选择状态变量。文中给出了辨识结果,并将相同激励下,辨识模型的仿真曲线与实测曲线进行对比,二者拟合很好,说明所提出的辨识方法是可行的;最后提出了励磁系统参数辨识的注意事项:所加阶跃扰动的幅值不宜过大,否则会导致限幅环节动作,大大增加了非线性因素,这样就无法用所测数据来辨识线性环节的参数;在现场试验中,如果能够增加测点,分环节辨识,辨识结果将更加准确。