基于WAMS的输电线路参数在线辨识的研究

基于同步相量技术的广城测量系统的出现,电力系统动态数据的获取已变得方便快捷,从而为电力系统的参数辨识提供了条件.研究了输电线路参数辨识的问题,将WAMS数据和人工智能算法相结合应用在输电线路参数辨识中,阐述了辨识的具体方法和过程.仿真实验验证了该方案的正确性和有效性.     

基于量子粒子群算法的混杂系统参数辨识

针对电力电子电路的混杂系统模型的参数辨识问题,提出运用量子粒子群算法(QPSO)对电力电子电路中元器件的参数进行辨识,相对于传统的参数辨识,该方法能更加精确的辨识元器件.先测试函数证明算法的辨识性能,然后以非理想Boost电路为例,求解得到电路中所有关键元器件的特征参数值,在仿真中与基本算法和遗传算法(GA)比较,最后...     

基于小生境粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机的电磁参数会随着温度和磁路等因素的变化而变化,参数辨识的准确度对电机控制系统性能有重要影响,而传统的辨识算法存在收敛速度慢,辨识精度低等缺陷.针对该问题,可以采用一种基于粒子群算法的参数辨识方法.该方法输入参数测量简单,可同时对电阻、电感、磁链三个参数准确辨识,同时引入小生境技术和粒子群改进策略,可以克服基...     

基于扩展粒子群优化算法的同步发电机参数辨识

提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识。在粒子群优化(PSO)算法的基础上，EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作，并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法，保证了扩展后算法的收敛性，EPSO算法模型更具有通用性。仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下，EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力，并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率。     

基于协同粒子群算法的PMSM在线参数辨识

在永磁同步电动机的参数辨识中,辨识算法过于复杂和待辨识参数相互耦合的问题始终未得到彻底的解决。在保持粒子群算法简单易实现优点的基础上,提出了一种基于协同粒子群算法在线辨识永磁同步电动机的电气参数Rs,L,Ψf和机械参数J,TL。仿真结果表明该算法能准确地在线辨识待辨识的5个电机参数,解决了5个参数相互耦合而造成的辨识不准问题,验证了算法的有效性。     

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.     

基于扩展粒子群优化算法的同步发电机参数辨识

提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识。在粒子群优化(PSO)算法的基础上，EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作，并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法，保证了扩展后算法的收敛性，EPSO算法模型更具有通用性。仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下，EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力，并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率。     

模拟退火粒子群优化算法在异步电动机参数辨识中的应用

分析了模拟退火算法和粒子群算法的优缺点,提出了一种利用两种算法优点的混合优化算法,并给出了详细应用步骤。利用异步电动机直接空载起动特性,对异步电动机动态数学模型参数进行了辨识,通过与其他几种算法辨识的结果进行比较,说明模拟退火粒子群优化算法有效地结合了模拟退火算法的全局寻优能力和粒子群算法的快速收敛的特点。     

基于改进粒子群算法的励磁系统参数辨识

励磁系统模型参数的求取一般采用频域测试方法,但是电力系统是一个非线性系统,因此频域测试方法需要做线性化处理,而时域辨识方法中的参数模型辨识方法也存在线性化处理的问题.利用时域非参数模型辨识的方法,对待测系统受到阶跃扰动时,记录被调量的变化曲线,辨识出非线性特性,用动态拟合技术,利用被测信号采用改进的粒子群算法,根据目标函数,动态调整粒子飞行速度的惯性权重,从动态曲线求取模型参数,实现参数辨识.试验证明,新的算法能够很好地平衡调节粒子群算法的局部搜索与全局搜索的能力,克服了基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.     

基于改进粒子群算法的励磁系统参数辨识

励磁系统模型参数的求取一般采用频域测试方法,但是电力系统是一个非线性系统,因此频域测试方法需要做线性化处理,而时域辨识方法中的参数模型辨识方法也存在线性化处理的问题。利用时域非参数模型辨识的方法,对待测系统受到阶跃扰动时,记录被调量的变化曲线,辨识出非线性特性,用动态拟合技术,利用被测信号采用改进的粒子群算法,根据目标函数,动态调整粒子飞行速度的惯性权重,从动态曲线求取模型参数,实现参数辨识。试验证明,新的算法能够很好地平衡调节粒子群算法的局部搜索与全局搜索的能力,克服了基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺     

基于混沌粒子群算法的多目标无功优化研究

针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型.为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优化问题的Pareto最优解集,供决策者根据实际情况进行科学决策选择.为证明提出方法的有效性,对IEEE30节点系统进行了多目标无功优化分析,结果表明本文提出的方法能够得到良好的无功优化结果.     

基于引入禁忌表的改进粒子群算法的多目标无功优化研究

针对无功优化面临的实际问题,建立了融合有功网损、节点电压偏移和无功补偿成本的多目标优化模型。在传统粒子群算法(PSO)的基础上,动态调节惯性权重并引入禁忌搜索算法(TS)的禁忌表,设置灵活存储结构和禁忌准则,保证有效搜索多样化,弥补了全局寻优能力不足、易陷入局部最优的缺点。IEEE14节点系统的仿真结果表明提出的方法具有较好的全局寻优能力和搜索性能。     

基于粒子群游算法的同步发电机参数辨识

将一种新的进化算法－粒子群游应用于发电机参数辨识，根据粒子群游算法的特点，提出了一种同步发电机参数辨识的计算框架，算例表明，这种参数辨识算法无需提取电机数学模型，直接利用稳定计算程序，简单实用、具有可行性。     

基于标准粒子群算法对热工模型的辨识

针对热工系统建模中的模型辨识问题,采用标准粒子群算法去辨识热工系统的模型;介绍了粒子群算法和标准粒子群算法的基本思想,以及利用标准粒子群算法进行系统辨识的基本原理与计算方法,并且利用Matlab数学工具对该方法在火电厂生产过程中蒸汽变化量对汽包水位的影响的传递函数,以及送风量和引风量变化对炉膛负压影响的传递函数的系统辨识进行了仿真研究,得到了这两个系统的数学模型,仿真结果显示所得的这两个数学模型与实际的现场数据有一定的吻合性,对火电厂热工系统的研究以及运行操作人员具有一定的指导意义。     

基于粒子群算法对无线能量传输系统的优化研究

基于中继线圈的磁耦合谐振式无线能量传输系统,由于频率分裂现象,造成了系统传输效率的下降.利用互感理论建立了含有中继线圈的磁耦合谐振式无线能量传输系统模型,选取三个主要影响传输效率的参数,以改进的粒子群优化算法为基础,对三个参数进行参数匹配.结果表明:得出在系统工作频率为100 MHz,发射线圈与中继线圈距离为0.3 m...     

基于粒子群-量子操作算法的同步发电机非线性模型参数辨识

为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法.考虑到PSO收敛速度慢、参数辨识精度低,而量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法收敛速度快、具有较好的全局搜索能力,将量子操作引入到PSO算法中,提出了粒子群-量子操作(particle swarm optimization with quantum operation,PSO-QO)优化算法.仿真试验结果表明,与PSO算法、QPSO算法相比,PSO-QO算法收敛速度快、参数辨识精度高、算法更为稳定;与经典扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKE)方法相比,PSO-QO具有更强的鲁棒性,尽管强噪声条件下参数辨识精度有所下降,但效果仍优于EKF.     

基于小生境多目标粒子群算法的输电网检修计划优化

以检修成本和期望缺供电量最小为目标,建立输电网检修计划多目标优化模型,并提出一种基于小生境的改进多目标粒子群算法对其进行求解。通过得到一组Pareto最优解,全面统筹检修计划优化问题的经济性和可靠性目标。该算法采用小生境共享机制来更新粒子的位置,保持了解的多样性和分布的均匀性;引入混沌变异对部分非支配粒子进行小范围的扰动,提高了算法全局搜索能力,避免陷入局部最优。为使算法能够更好地应用于输电网检修计划优化问题,采用罚函数对约束条件进行处理,并根据模糊隶属度从Pareto最优解集中选取最优折衷解,为检修计划制定人员提供了科学的决策依据。通过IEEE RTS-79节点系统的仿真,验证了该算法在求解输电网检修优化问题时能有效避免早熟收敛,快速地收敛至Pareto最优解集。     

基于改进粒子群算法的LC型逆变器PI参数优化

对于三相 LC型逆变系统,现有的双闭环 PI控制中参数选取不理想,系统缺乏一定的稳定裕度,适应性不强.针对三相 LC型逆变器双闭环控制 PI参数整定问题,提出了一种基于改进粒子群 (PSO)算法的优化方法,最后通过 MATLAB/Simulink仿真试验,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于粒子群算法的VSC-HVDC控制参数优化

随着大功率电力电子技术的发展,电压源型直流输电得以实现,为了简化这种新型的直流输电方式控制器设计和提高系统鲁棒性,采用了结合PI控制器的双闭环控制。以两端均为有源网络的电压源型直流输电系统为研究对象,以Matlab/Simulink为研究平台,利用粒子群优化算法,对VSC控制器参数进行了优化。建立直流输电的暂态数学模型,据此分析其控制器结构,选定需要优化的控制参数。将粒子群算法程序与直流输电仿真模型结合进行仿真计算,通过多次迭代得出优化的控制器参数,并与原始参数进行系统性能对比,验证该方法的可行性。