柔性风力机系统模型参数辨识

应用现代系统辨识理论，采用ＡＲＭＡＸ的模型结构，利用预报误差法，辨识出某一工况点附近工作的柔性负力机系统的功能模型，将辨识模型仿真结果与系统实验测量数据相对比，并对不同数据段多次辨识，以检验系统辨识模型的可靠性，从而给出一种新的风机系统建模方法，最后将新方法与传统方法进行对比。     

基于岭估计的变压器绕组参数辨识

变压器绕组参数辨识中普遍采用的方法是最小二乘法。这个方法仅能在变压器过励磁、空载合闸或外部故障等暂态过程中,辨识出变压器绕组的电阻和漏感,且电阻辨识的误差较大,而在变压器正常运行工况下,由于辨识模型的系数矩阵呈现病态,此时仅能辨识漏感,电阻值无法辨识,最小二乘法失效。为了解决此病态问题,本文将岭估计法应用于变压器绕组参数辨识中,并将所得估值与最小二乘估值进行对比,大量EMTP仿真及MATLAB验证结果表明,该方法能有效改善系数矩阵的病态性,使其在稳态过程中能有效辨识出变压器两侧绕组参数。     

水平轴风力机状态空间模型参数辨识

讨论了水平轴风力机系统在状态空间模型条件下的参数辨识。首先，根据风力机机理并基于一定的假设条件。推导出风力机的机理模型，通过线性化得到系统在某一工况点附近的状态方程。其次，利用辨识实验测试系统的输入输出数据，采用预报误差法，得到系统多输入多输出的随机模型。最后，对所得到的随机模型进行了分析与检验，讨论了辨识模型与机理模型的优缺点，为风力机控制系统设计提供模型基础。     

误差平方和目标函数在参数率定过程中遇到的问题

目标函数是参数估计最重要的信息来源,针对目前大多以误差平方和目标函数为参数率定方法,通过对误差平方和目标函数的结构及单参数、多参数模型进行实例计算分析,分别发现该方法遇到不同样本所对应的参数局部优值不同、不同样本组合的参数信息不合理、甚至会提供错误参数估计信息等问题,提出了选取合适目标函数的建议,为提高参数率定的精度和效果提供依据。     

考虑碳排放的综合能源系统抗差参数辨识

近年来随着综合能源系统研究的深入,对能源设备建模的完整性和准确性提出了更高要求。针对传统研究中尚未考虑设备碳排放参数以及现有参数辨识方法的不足,文章提出一种考虑碳排放的综合能源系统抗差参数辨识方法。首先,建立了考虑碳排放强度的常见能源设备模型;其次,针对获取的系统历史运行数据,利用BP神经网络对其中的缺失值进行拟合填充,获取高可信的有效数据;最后,采用基于投票法的参数辨识方法对设备进行参数辨识,并通过旧数据遗忘与更新对设备参数进行动态辨识,通过算例对比分析了所提方法相较于现有方法的优势,说明了所提方法的必要性和有效性。     

汽轮同步发电机组的机械参数辨识

以配有功频电液调节系统为例,选取特定的数学模型,进行汽轮同步发电机组机械参数可辨识性分析,得出可唯一辨识的结论,采用进化策略法进行参数辨识,算例验证能有效地辨识出机械参数,为汽轮同步发电机组机械参数的辨识奠定了理论基础。     

基于改进CNN-LSTM的电力系统宽频振荡辨识

宽频振荡的强非线性和强时变性会导致参数准确辨识困难,提出了改进CNN-LSTM神经网络的参数辨识方法.首先,采用卷积神经网络(CNN)提取输入的宽频振荡信号的振荡特征,并通过Softmax分类器输出振荡模态数量.然后,根据模态数量对长短期记忆网络(LSTM)辨识的模态个数进行定阶;同时,通过对CNN输出矩阵进行1×1卷...     

变压器铁芯磁滞回线模型参数辨识

利用MATLAB遗传算法工具箱,由实验测得的磁滞回线,将模型参数分为2组,分别通过磁滞回线饱和特性和损耗特性的方法,对Jiles-Atherton（J-A）模型中的5个模型参数进行了辨识,并应用具体实例对该方法的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,所提方法能较好拟合磁滞回线。     

考虑数据时延的电力系统两阶段动态状态估计方法

由于电力系统中SCADA数据和PMU数据采样频率不同,使得这两种数据存在时延.首先提出基于变点重复检测的PMU最佳缓冲长度计算方法,将SCADA数据和PMU数据统一到同一时间尺度下,然后将无迹变换与指数权函数抗差估计算法相结合,针对历史多数据断面进一步提出了两阶段无迹卡尔曼滤波鲁棒动态状态估计方法.该方法在每一断面内,...     

计及风电场与负荷惯性响应的电力系统惯性时间常数测量

大量风电接入导致电力系统惯量减少、频率稳定性变差.为评估电力系统频率稳定性,将电力系统的惯性划分为同步发电机、风电场和负荷提供的三种不同类别的惯性,通过摇摆方程建立目标函数,应用粒子群算法求解风电场和同步发电机惯性时间常数,为提高粒子群算法计算结果的稳定性引入绝对中位差算法,在Matlab/Simulink中搭建含有风...     

功率测量错误接线分析

分析了功率测量的基本原理、判断错接线的方法,提出用有功测量值来判断接线的正确性是不全面的,应从有功测量值、无功测量值、互感器极性和相序以及测量仪器的接线判断接线的正误.通过分析又提出了功率测量错接线时的指示值来判断错接线的方法.     

考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法在马斯京根参数估计中的应用

采用考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法进行马斯京根模型参数估计,介绍了考虑拥挤度的多目标粒子群优化算法的计算步骤,用外部精英档案保存非支配解,并通过计算拥挤度维持解的多样性,以海河流域南运河称钩湾至临清段的一次洪水过程为例,选取高流量、低流量和时段内总量差比三个优化目标对优化结果进行了评价。结果表明,高流量与低流量之间为正比关系,而与总量差比之间存在制约关系;高流量和低流量目标值最小时模拟结果较好。     

测量过程系统误差分析实例

测量过程中存在难以发现和统计的系统误差,为了减少系统误差的影响,提高测量结果的可信度,从测量过程三个阶段进行分析,着重分析系统误差的来源,并通过实例分析,进一步解释了系统误差的来源,并有针对性的提出改善措施;为进一步测量过程优化提供了基础。     

考虑风光不确定性的电力系统概率潮流计算

针对概率潮流计算中采用蒙特卡罗算法而导致精度低、操作性复杂的问题,提出了一种基于改进拉丁超立方的蒙特卡罗法的概率潮流计算方法,按照样本在变量概率密度分布中所反映出的重要程度进行采样,得到的样本均值不变且方差较小。在含风电与光伏的IEEE-30节点系统概率潮流计算中的结果表明：该方法能更好地反映概率潮流计算中随机变量的数字特征,提高蒙特卡罗法的计算精度,降低随机函数尾部特性造成的误差,从而具有较好的工程实用价值。     

考虑参数时变性与经济性优化的数字化保护系统可靠性分析

为解决数字化保护系统可靠性,采用三角隶属函数模糊化失效率、修复率参数,并通过对数字化保护系统建立模糊Markov模型,分析参数时变性对其可靠性的影响;同时建立一种兼顾可靠性与经济性的优化模型,提出了最优可靠度、最优失效率、最优修复率的概念,即可靠性参数在模糊区间上取一个最优值,在确保系统可靠性的基础上使得经济成本越低;最后通过实例分析,验证该方法的有效性。结果表明,在考虑参数时变性的前提下,通过求解可靠性与经济性的优化模型可得到系统的最优经济成本。研究成果可为实际工程提供借鉴。     

基于非参数估计的光伏功率短期预测误差分析

光伏功率预测误差客观存在且不可避免,并随着天气类型和预测方法的不同,呈现出多种分布形式。提出一种基于非参数估计的光伏功率短期预测误差分布模型,以中国新疆某实际光伏电站为例,对3种天气状况和3种预测方法组合下的9个误差序列的分布特性进行分析,并与常用的正态分布、Logistic分布、高斯分布以及t-Location scale分布做比较。结果表明,横向及纵向误差均为最优,验证了所提模型在不同天气类型和预测方法下的有效性和普适性。     

Fuel-Cell Parameter Estimation and Diagnostics

In the future, a major role of fuel cells in combined heat and power generation systems is envisaged. It is well known that a fuel cell's efficiency is highly dependent on the operating conditions, such as temperature, humidity, and air flow. In the aim to assure optimal operating conditions as well as to minimize the losses, parameter identification, diagnostics, and control are going to play an important role. The paper deals with parameter identification and diagnostics of a low-power proton-exchange membrane fuel cell considering a system identification approach. This multi-input multi-output electrochemical system can be tested or monitored by identifying its parameters, which has real importance in the manufacturing, exploitation, and maintenance phase. Therefore, parameter identification represents the core of any diagnostics or online monitoring procedure. Furthermore, online parameter estimation might be used for control purposes to maintain the fuel cell in an optimal operating point with minimal losses. The proposed parameter identification method is simple, cost-effective, and can be extended easily for fuel-cell stacks too.