基于类噪声信号的等值负荷惯量两阶段辨识方法

负荷惯量的准确、在线估计是电力系统电压和频率稳定分析的重要基础。为此,提出了一种基于类噪声的负荷惯量辨识方法,基于系统中时刻存在的类噪声信号跟踪等值负荷惯量的时变特性。考虑到类噪声条件下惯量参数可辨识性较差,采用两阶段辨识的思路,首先对负荷的电磁参数进行辨识,然后基于第一阶段辨识得到的状态变量估计出惯量、转矩系数等机电参数。仿真算例和实测数据分析表明,所提负荷惯量辨识方法能够适应不同变转矩情形下负荷惯量的类噪声辨识需求;相较于恒转矩辨识方法,该方法能够更加准确地反映实际负荷的机电暂态特性,得到稳定、可靠的惯量辨识结果。     

基于进化计算的类噪声负荷辨识改进方法

文章提出一种有别于传统负荷模型的非仿真模型辨识模型,并成功将其应用于电力系统日常负荷数据辨识,在此基础上从系统辨识角度定义为Hammerstein-Wiener模型,并从模型结构、算法初值策略、差分进化算法算子和基本性质等方面进行综合改进和证明。该方法显著提高了Hammerstein-Wiener模型的精度和算法的收敛速度,并证明其在优化过程中不会出现如以往模型优化中常出现的数值问题,经多角度分析验证,该完整有效的分析流程适用于类噪声负荷辨识,对负荷建模具有重要意义。