电力系统受扰轨迹的差异度及其在参数识别中的应用

受扰轨迹完整地反映了模型及参数对系统动态行为的影响。基于稳定性机理,提出电力系统受扰轨迹的机理差异度。该指标值随动态行为差异的增大而增加;当且仅当该指标值为0时,2组受扰轨迹完全重合。据此,可量化不同动态行为的接近程度,用以校核模型,并通过灵敏度分析来识别参数。通过仿真,验证了该指标的有效性,揭示出多参数识别问题中普遍存在的本质多解现象,其解依赖于初值和迭代策略。强调必须以不同扰动作为激励,分别识别参数,并指出系统识别的困难大大超出现有的认识。     

一种基于负荷特性参数识别的电压稳定分析方法

母线负荷特性在电压稳定性分析中有着重要的作用。本文讨论了这种方法的理论基础，ＡＮＮ模型的结构及用方法进行参数和电压稳定性识别的结果。     

分类策略对广域系统负荷识别结果适应性的影响分析

针对广域系统负荷识别中的负荷分类问题进行研究,首先以简单两机系统为例从理论上研究负荷分群的基本原则,并研究了负荷群属特征和负荷构成特性对广域系统负荷识别结果的影响。基于物理机理差异度及其灵敏度分析进行参数识别,并用多次参数识别结果定义离散度指标,用其衡量识别结果对扰动场景的适应能力。研究了在多种扰动强度、扰动场景、负荷分类策略和系统拓扑结构下的广域系统负荷参数识别。结果表明,在负荷节点分类时应考虑各节点负荷构成特征的接近性和负荷群属特征的一致性,才能使该类负荷在某次扰动场景下的识别结果较好地适用于其他场景。     

网络结构保持下的能量裕度灵敏度分析

阐述了电力系统结构保持模型下基于灵敏度的BCU方法,其显著特征是当运行参量变化时不依赖于主导不稳 定平衡点不变的假设。用该方法可以快速有效地提供运行人员感兴趣的安全信息：运行参量变化时系统稳定 裕度的灵敏度以及受一定故障支配的临界机极限输出功率等。6机22节点系统的试验结果表明用这种方法是行 之有效的。     

电力系统动态仿真中参数不确定性影响的评估

电力系统仿真模型中存在不确定参数,动态仿真结果的可信度因此受到影响.基于暂态稳定约束最优潮流,提出一种评估参数不确定性情况下动态仿真结果可信度的方法.通过构造一组非线性优化问题,确定参考系统中待评估变量动态性能的边界轨迹,以此作为评估参数不确定性情况下动态仿真结果可信度的依据.运用连续线性规划方法求解这组优化问题,所提出的评估方法的有效性在IEEE 9节点系统和IEEE 39节点系统上得到了验证.     

考虑参数化特征值灵敏度的含风电电力系统VSM计算

风电场接入对电力系统的电压稳定裕度( Voltage Stability Margin,VSM)有一定的影响.通常使用的VSM计算方法是连续潮流法,但是该方法有一定的乐观性,即系统达到电压稳定极限点之前往往已出现振荡或不稳定,因而提出了一种考虑参数化特征值灵敏度的方法计算VSM.该方法在延拓潮流空间中,将负荷参数作为系统状态矩阵的自变量,在各个负荷水平下计算系统特征值及特征值对负荷参数的灵敏度,通过参数化的特征值灵敏度找到特征值随负荷水平的变化规律,以此考察系统在电压崩溃点之前是否出现振荡或不稳定的情况,从而修正系统VSM.对改进的IEEE - 14节点算例进行仿真计算,显示考虑参数化特征值灵敏度的电压稳定裕度计算方法能得到较准确的VSM,该算法对系统安全稳定分析计算及系统规划设计有一定参考.     

基于轨迹灵敏度频域特征提取的电力系统仿真误差主导参数识别

电力系统动态仿真中主导参数的准确识别是进行仿真验证的前提,传统方法通过比较各参数的轨迹灵敏度时域特征大小确定主导参数.对此,提出了一种基于轨迹灵敏度频域特征提取的电力系统仿真误差主导参数识别方法.通过分析仿真误差曲线的频域特征,提取误差敏感频点;建立评估参数对轨迹灵敏度频域影响的特征指标,通过指标分析各参数轨迹灵敏度在...     

电力系统动态仿真中模型参数不确定性的定量分析

由于电力系统动态仿真模型中负荷参数存在不确定性,这使仿真结果的可信度受到影响。在研究负荷参数不确定时,采用传统蒙特卡罗分析法仿真次数过多、仿真时间过长,而采用轨迹灵敏度法又不能给出参数不确定性影响的定量表示。因此采用了一种将轨迹灵敏度法与概率分配法相结合的方法,定量分析负荷参数的不确定性对动态仿真结果的影响。在4机2区域系统上的仿真结果表明,该方法不仅能够快速分析对仿真结果影响较大的主导参数,而且能够直接输出响应与主导参数之间建立的最合适阶次的多项式关系,定量分析参数的不确定性。因此文中方法能够快速清晰地量化出主导参数的不确定性与系统稳定度之间的关系。     

基于概率分布模型的流量预报及参数动态识别

概率分布模型(PDM)在国内流域的适用性及参数在不同径流阶段的变化研究较少。本文以浙江省两典型流域为例,建立PDM流量预报对比模型,根据参数动态识别分析确定不同时间窗口下参数变化,从而推断关键影响因子。研究结果表明:(1)PDM模型在两流域模拟结果较为满意,纳什效率系数均可达到0.7以上,且低流量为主的龙泉溪流域模拟效果明显优于高流量主导的金华江流域;(2)在不同洪水事件下PDM参数(经验参数α、b和最大蓄水能力S_max)均与前期土壤湿度显著负相关,与退水斜率有关的参数b在金华江流域与蒸发量显著正相关,而在龙泉溪流域与平均降雨负相关性显著;(3)受地表以下28 cm土壤湿度变化控制的参数α在洪峰及退水阶段识别度最大。     

行波差动保护线路参数不确定性影响

研究了线路分布电容和电感参数误差对行波差动保护的影响,分析了不平衡差流中的暂态高频成分及其衰减规律,并给出了差流中基波和各暂态高频分量幅值与电容／电感参数误差、线路长度及系统阻抗的定量关系,EMTP仿真计算验证了文中结论。     

基于主导和非主导参数的参数可估计性辨识

通过对参数估计应用难点的分析,介绍了参数的可估计性问题。借助电网线性模型的近似分析,提出了参数估计中的主导参数和非主导参数概念。据此解释了参数估计实践中遇到的一些现象,并得出了关于参数估计软件运行方式等的相关结论。根据非主导参数易受量测噪声影响的特点,提出了通过噪声敏感试验的方法辨识主导及非主导参数的方法。对IEEE算例进行了仿真实验,验证了文中提出的参数估计时应去除非主导参数的观点。     

基于轨迹灵敏度的负荷参数辨识范围调整方法

实践表明,参数辨识范围的选取对参数的辨识效果影响很大。在分析负荷模型参数对所吸收功率的轨迹灵敏度的基础上,提出了负荷模型参数辨识范围的调整方法。首先根据动态过程中轨迹灵敏度的大小选择要调整的参数对象,然后进一步依据动态轨迹灵敏度的变化特点调整参数的辨识范围,从而达到提高负荷辨识精度的目的。实际例子充分表明了这种方法的有效性。     

计及电网运行方式和背景谐波干扰的LCL并网逆变器参数优化

LCL逆变器因具有优越的高频谐波抑制能力而在新能源发电系统的并网逆变器中得到广泛应用,但其性能易受到电网运行方式变化及背景谐波的影响.为此,本文提出一种能够适应电网不同运行方式的电压前馈逆变器设计方法,以并网系统稳定性等为约束条件,以对背景谐波产生的并网谐波电流的抑制能力为目标函数,建立并求解前馈环节参数优化模型,使并...     

用PMU实测数据辨识同步发电机参数的关键问题

研究了参数的可辨识性分析、扰动类型的选择、相量测量单元量测数据的滤波和实测功角恒定偏差对同步发电机参数辨识的影响等问题。提出以H阵的条件数作为参数的可辨识性指标,用以定量描述参数的辨识条件,以同时考虑模型结构和扰动深度等因素对参数可辨识性的影响。从理论上分析了不对称扰动数据的正序分量可用于同步发电机的参数辨识,并用实测数据进行了验证。根据对发电机动态特性的激发程度,合理地选择扰动类型;从电子信息科学领域引入一种零相移的数字滤波方法,解决了传统滤波器给量测信号引入相移的问题。总结了现有的功角测量方法,指出直接法测得的功角与真实功角可能存在恒定偏差,并研究了这一偏差对参数辨识结果的影响。实际算例验证了所述方法的有效性。     

基于轨迹灵敏度的同步发电机参数辨识

为提高同步发电机暂态及次暂态参数辨识精度,提出了一种基于轨迹灵敏度的同步发电机参数辨识方法。首先确定了基于轨迹灵敏度的辨识数据区间选取方法,将量测的发电机参数的轨迹灵敏度作为指标,根据该指标的衰减程度,选取暂态及次暂态参数信息含量较大的量测数据作为辨识数据,以提高相应参数的辨识精度;其次采用抗差优化模型作为机组参数辨识优化模型,以提高参数辨识模型的抗干扰能力。算例验证了所提方法的有效性。     

基于轨迹特征分析的双馈风电机组参数识别

分析研究风电接入后系统的动态运行与稳定控制,需要建立准确的风电机组结构和参数模型。为此,根据系统辨识理论,推导双馈风电机组（DFIG）的传递函数矩阵,构造传递函数系统与未知参数之间的关系,分析风电机组电抗参数的可辨识性;对风电并网系统进行动态轨迹保稳降维等效变换,通过分析系统主导映像轨迹的特征,建立双馈风电机组参数识别系统的受扰轨迹差异度指标,并将参数待识别系统受扰轨迹与实际轨迹的差异度作为目标函数,优化求解双馈风电机组电抗参数;对算例系统发生线路故障和风速变化等不同情况下进行参数识别计算。仿真结果检验了采用系统轨迹差异度方法识别DFIG参数的有效性和可行性。     

随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识

随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性随机动力系统的Koopman分析,利用截断的奇异值分解实现动态低秩近似,使系统维数大大降低,同时该算法可以有效地克服动态模式分解方法可能导致辨识结果产生偏差以及模态混合等问题。基于IEEE4机2区系统和IEEE16机5区系统进行仿真,并将该方法辨识结果与其他方法辨识结果进行对比和分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于斐波那契树辨识算法的区域电网调速系统参数辨识

当前电网中单通道输送功率占比较高,电网出现大功率扰动的概率增大,频率稳定问题重新引起人们的关注。针对目前电力系统频率特性仿真准确度不足的问题,引入具有全局和局部交替寻优特点的斐波那契树优化算法,用于区域电网调速系统参数整体辨识。通过限制树的结构深度、调整全局搜索策略等调整,提高全局寻优能力和收敛速度,使算法适用于参数辨识工作,形成斐波那契树辨识算法。基于实测频率响应曲线,运用该算法对区域电网原动机及调速系统参数进行整体辨识,并进行了多算法对比分析。仿真结果表明,斐波那契树辨识算法应用于此领域具有较好的适用性与优越性。     

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。