混沌优化用于电力系统静态负荷模型参数辨识

提出了一种应用混沌优化方法进行电力系统静态负荷模型参数辨识的新策略。混沌优化方法利用混沌变量的随机性、规律性、遍历性寻优,能够克服传统的基于梯度寻优的辨识方法容易陷入局部极小点的不足,而且方法简单、快速、易于掌握。实际算例的结果证实了混沌优化方法用于电力系统静态负荷模型辨识的有效性。     

江苏电网电力系统稳定器参数辨识研究

提出了一种基于遗传算法(GA)的将电力系统稳定器(PSS)原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,通过建立PSS原模型和标准模型传递函数结构框图,输入扰动信号,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用GA对标准模型参数进行优化调整,最终得到满足要求的PSS标准模型参数。该方法简便易行,精度高,实际PSS参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果。     

电力系统综合负荷模型简化方案及辨识参数集选取

负荷是电力系统的重要组成部分,建立合理的负荷模型对电力系统安全稳定分析和实时监控具有重要意义。目前综合负荷模型被广泛采用,但完整描述其动态特性需要十余个参数,在线辨识全部参数几乎不可能。文中从综合负荷模型状态方程入手,在保证暂态响应近似相等的准则下提出一种综合负荷模型简化方法,并在此基础上分析不同的参数对负荷动态特性的影响以及参数之间的相关关系,最终选取了感应电动机比例、电动机暂态电抗、电动机稳态滑差以及电动机转子时间常数组成辨识参数集,并通过仿真验证了相关结论。     

改进遗传算法在电力系统稳定器参数辨识中的应用

针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、易早熟等缺陷,从初始群体的生成、精英个体的保留、自适应的交叉率和变异率、早熟现象的防止策略等方面对SGA进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的将电力系统稳定器(PSS)原模型转换成仿真软件下标准模型的参数辨识方法.通过建立含PSS的励磁系统原模型和标准模型传递函数结构框图,输入相同的扰动信号,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用IGA对PSS标准模型参数进行优化调整,最终得到满足要求的PSS标准模型参数.实际PSS参数辨识结果表明,该方法计算速度快,精度高,具有很好的效果.     

电力系统关联性参数的辨识与评估

在模型参数辨识中,具有关联性的参数的不同组合可以得到同样的仿真结果,这将导致它们的辨识结果偏离真实值,因而需要对关联性参数进行识别和评估。根据关联性参数的轨迹灵敏度的线性相关性,研究关联性参数的辨识与评估问题。首先,利用参数轨迹灵敏度的拟合识别出哪些参数具有关联性;然后,给部分关联性参数赋默认值,估计出其他参数;最后,根据轨迹灵敏度的拟合系数,评估当赋给部分参数的默认值偏离真实值时,其他参数辨识结果偏离真实值的大小。算例结果表明该方法能对关联性参数进行正确的识别和鲁棒的估计,当默认值与真值相差不大,或者关联性参数之间的线性度较好时,关联性参数能得到有效的评估。     

基于现场实测的电力系统静态负荷模型参数辨识

从模型参数的辨识准则和辨识算法等方面,将现场实测负荷特性数据用于电力系统传统静态负荷模型和综合静态负荷模型的参数辨识,并对这两类模型在电力系统仿真计算的实际应用加以分析,从而得出了一些有意义的结论.     

一种电力系统综合负荷模型辨识的改进算法研究

本文研究了一种具有全电压范围适应性的综合负荷导纳模型，提出了一种用于模型参数辨识的改进优化算法。仿真结果表明了算法的合理性和有效性。     

进化规划方法在电力系统静态负荷模型辨识中的应用

为克服传统的基于梯度寻优的辨识方法容易陷入局部极小值的不足，提出了电力系统静态负荷模型参数辨识的进化规划方法。进化规划方法是一种与遗传算法类似的模糊进化优化方法，能以较大的概率搜索到全局最优点。实际算例辨识结果显示了该方法的有效性和准确性。     

电力系统动态等值的在线测辨研究(Ⅰ)——模型及其可辨识性

对大型电力系统采用动态等值可以大大降低计算量,并能突出主要特征。给出两种动 态等值模型,提出并研究动态等值模型的可辨识性问题,既具有重要理论意义,又有实用价 值。结果表明：仅利用扰动前及扰动中的测量数据,等值模型有些参数不可辨识。进而提出 增加后稳态作为附加条件,使其所有参数均可辨识。     

电力系统戴维南等值参数辨识的不确定模型

考虑到系统的运行方式、故障扰动及非线性负荷的动态行为等因素对戴维南等值参数的影响,在状态空间建立电力系统戴维南等值系统的离散时间不确定模型。融合预报协方差矩阵的自适应调整和状态空间鲁棒性估计,给出辨识戴维南等值参数的新算法。采用基于UDUT分解的测量更新及时间更新算法,使算法具有良好的数值稳定性。在改进的IEEE 50机测试系统上,对提出的辨识算法进行仿真测试。测试结果表明,算法具有好的鲁棒性、数值稳定性和抗干扰能力,其在功率增长条件下的等值参数辨识结果符合PV分析得到的最大功率值结论。     

基于神经网络的电力系统负荷特性辨识

负荷建模在电力系统分析中起着十分重要的作用。参数辨识是负荷建模的关键,好的辨识方法能够在最短的时间内找出最优的辨识结果,提高建模的效率。首先介绍了静态负荷模型和动态负荷模型,其次介绍了神经网络,最后基于神经网络对电力系统负荷特性辨识。应用线性BP（LBP）网络的参数辨识方法,分别对静态负荷模型（幂函数模型、多项式模型）和动态负荷模型（差分方程模型）的参数进行辨识。通过现场的实测数据辨识了模型的参数,并验证了模型的有效性。     

Prony算法在电力系统参数辨识中的应用

电力系统安全稳定计算的关键之一是建立准确的系统数学模型以及获取符合实际的系统动态参数。系统辨识技术在电力系统中有着重要的应用价值。提出了一种基于Prony算法的参数辨识方法,首先验证了其在电力系统传递函数辨识方面的有效性,再将其进行拓展,对汽轮机调节系统参数辨识进行了研究。该方法能准确辨识出系统传递函数和模型参数,计算速度快,辨识精度高,具备在线应用的潜力。仿真结果表明,该算法在电力系统参数辨识方面是有效可行的。     

电力系统综合负荷模型的辨识算法研究

研究了一种具有全电压范围适应性的动态负荷模型，提出了一种用于模型参数辨识的改进模式搜索算法，仿真结果表明了所提出的模型辨识算法的可行性和有效性。     

进化规划方法在电力系统静态负荷模型参数辨识中的应用

为克服传统的基于梯度寻优的辨识方法容易陷入局部极小值的不足，提出了电力系 统静态负荷模型参数辨识的进化规划方法。进化规划方法是一种与遗传算法类似的模拟进化 优化方法，能以较大的概率搜索到全局最优点。实际算例的辨识结果显示了该方法的有效性 和准确性。     

基于试验的炼化企业电力系统静态负荷模型参数辨识

炼化企业电力系统负荷建模是一项重要的基础性研究.通过现场实测的数据,建立误差函数寻优,辨识出静态负荷的多项式模型和幂函数模型的未知参数.拟合曲线的评价指标证实了通过稳态试验法建立的静态负荷模型可行和有效.     

PMU小扰动信号下的综合负荷模型参数辨识方法

电力系统日常运行过程中时刻存在类似噪声的小扰动信号，利用小扰动信号开展负荷参数辨识可解决传统总体测辨法无法处理的负荷时变性和分布性难题。基于PMU实测小扰动信号提出一种“Z+IM”综合负荷模型参数辨识方法。该方法采用PMU量测数据滚动识别框架，滚动识别主要包括数据处理和负荷参数辨识两个步骤。首先，针对PMU量测小扰动信号的特点，通过厂站初筛、预处理、可辨识集粗筛和去噪等步骤得到较为优质的PMU小扰动数据集。然后，基于预报误差思想通过两阶段辨识策略辨识负荷时变参数、电磁参数和机电参数。所提方法得到的负荷参数无需折算可直接应用于PSASP、BPA等国内主流仿真程序，具有实际工程应用价值。最后，算例通过3机9节点系统仿真和湖南实际电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于参数辨识技术的东北电网四大参数数据库

介绍了以参数辨识技术为理论基础、通过大量现场试验所获得的电力系统模型参数为数据源的东北电网四大参数数据库的结构和功能。     

基于L-M法的电力系统非线性参数辨识方法研究

现代电力系统的实时控制等方面对系统参数的精确性要求较高。针对电力系统非线性参数辨识问题,将非线性反问题的正则化研究方法L-M法引入电力系统参数辨识。L-M法可以看作是对非线性问题先作线性化后正则化的过程,具有很好的鲁棒性。通过在仿真中设置多个测试场景研究表明,该方法能够有效地对发电机参数进行辨识,和其它算法相比,有效提高了辨识精度,而且对初始点不敏感,具有克服迭代矩阵病态或奇异的能力。     

电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨

负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作。讨论了年度负荷预测、月度负荷预测和短期负荷预测的特点、成熟方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出未来的主要研究方向。根据国内电力系统负荷预测的实践和国外的经验，对我国开展电力系统负荷预测工作提出了一些建议。     

3区域互联电力系统动态等值的辨识方法

对大型电力系统采用动态等值可以显著降低计算量，并能突出主要特征。动态等值的同调等值法和模式等值法大都用于离线分析，在线动态安全分析常需要对外部系统作在线的动态等值，这时需要采用辨识等值方法：先确定系统等值模型，模型参数通过辨识获得。现代电力系统中越来越多的区域形成互联，对多区域互联电力系统的动态等值研究变得尤为重要，但以往的文献都是针对2区域系统。文中给出了3区域互联电力系统的动态等值模型，分析了模型的可辨识性，从理论上证明了：充分利用扰动前、后的稳态条件和动态过程，等值模型中所有参数均是可以辨识的。在可辨 识性分析的基础上，运用进化策略法进行模型的参数辨识，最后通过系统仿真加以验证，算例结果表明了等值模型的有效性和其参数辨识的可行性。