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.     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进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,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足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。     

遗传算法的改进策略及其在非线性发电机励磁系统参数辨识中的应用

针对标准遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,通过对遗传策略的综合改进,提出了一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。通过建立励磁系统原模型和标准模型,给原模型和标准模型施加相同的激励信号,以模型输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法对标准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标准模型参数。该方法的优点在于解决了传统的辨识方法无法对励磁系统非线性环节进行有效辨识的问题,实际励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度。     

基于改进遗传算法的非线性发电机励磁系统参数辨识

为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作。提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值。实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法。     

基于改进遗传算法的非线性发电机励磁系统参数辨识

为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作.提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值.实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法.     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进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,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足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.     

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。     

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。     

基于电阻耦合法的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于电阻的信号耦合法,可将伪随机信号或阶跃信号耦合到自动电压调节器（AVR）的机端电压反馈信号中,用于解决目前某些发电机励磁控制系统时没有预留测试信号输入端子而难以进行励磁系统参数辨识试验的问题。该方法已用于某实际385MW同步发电机励磁系统现场测试,并用遗传算法进行了参数辨识。校验结果证明了该方法的有效性。     

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。     

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。     

发电机励磁系统建模与参数辨识综述

励磁系统在电力系统的规划与控制领域都有非常重要的作用,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。文中通过对励磁系统建模及参数辨识的研究,在整理系统辨识理论发展的基础上, 从线性与非线性2个方面对励磁系统参数辨识展开论述,着重讨论了不同的辨识方法在励磁系统参数辨识中的应用。目的是为励磁系统建模与参数辨识的进一步发展打下基础。     

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。     

应用遗传算法优化发电机励磁控制器

介绍了遗传算法的基本原理、同步发电机ＰＩＤ自动电压调节器的控制规律及应用遗传算法进行同步发电机ＰＩＤ自动电压调节器的优化设计方法,仿真计算结果表明,应用遗传算法进行同步发电机ＰＩＤ自动电压调节器的优化设计,具有良好的控制效果。     

发电机励磁实时监测系统研究与应用

介绍了对发电机励磁系统进行实时监测的一种技术方案.提出在复杂的电磁环境中使用光变送器测量励磁直流电流和励磁直流电压,从而提高数据采集的安全性、精确性和实时性;进而通过励磁系统仿真软件分析机组励磁试验的录波文件,实现静态自并励机组励磁参数识别.实验室录波数据和现场录波数据的分析结果表明了该方案的正确性.     

基于SIMULINK和GA的电力系统智能辨识法

电力系统4大参数辨识是国内各电网公司正积极开展的一项工作,遗传算法(GA)在电力系统参数辨识中得到了成功的应用,但与其他辨识方法相比,GA辨识法所需时间长,效率低。针对该问题,提出了一种新的基于SIMULINK和遗传算法的辨识法——智能辨识法,其基本思想是:通过直接设置系统SIMULINK模型状态变量的初始值,使系统在零时刻即达到初始稳态,减少GA辨识法建立初始稳态所需时间,提高辨识效率。智能辨识法已用于福建电网主要机组励磁系统和调速器系统的参数辨识,辨识结果证明了其有效性和实用性。该辨识法同样适用于电力系统其他参数辨识。