基于非对称扰动的负荷建模新方法及工程应用

影响总体测辨法广泛应用的主要障碍在于电力系统中自然扰动所提供的有效数据严重不足。这是因为目前总体测辨法只能从三相对称扰动数据中辨识出负荷模型,而大多数电力系统故障是非对称的,人工大扰动试验又难以得到许可。文中提出基于非对称扰动的负荷动态模型建模方法。通过将感应电动机Park方程直接用于动态过程求解,解决了负荷动态模型辨识源数据严重不足的问题;通过将改进的免疫算法用于模型参数优化,解决了参数辨识过程中的不收敛现象。最后讨论了上海电网实测负荷模型对线路极限切除时间的影响。     

基于最小离差准则的自适应滤波器设计

实际系统中存在大量的具有脉冲性质的非高斯噪声，本文介绍利用实数维低阶矩理论，根据最小离差准则设计自适应滤波器，去除一类服从稳定分布的噪声，并给出了基于LMAD算法的自适应滤波器．实验表明，这种滤波器去除SaS分布噪声的性能比基于LMS算法的滤波器优越。     

基于非对称扰动的负荷建模新方法及工程应用

影响总体测辨法广泛应用的主要障碍在于电力系统中自然扰动所提供的有效数据严重不足。这是因为目前总体测辨法只能从三相对称扰动数据中辨识出负荷模型,而大多数电力系统故障是非对称的,人工大扰动试验又难以得到许可。文中提出基于非对称扰动的负荷动态模型建模方法。通过将感应电动机Park方程直接用于动态过程求解,解决了负荷动态模型辨识源数据严重不足的问题;通过将改进的免疫算法用于模型参数优化,解决了参数辨识过程中的不收敛现象。最后讨论了上海电网实测负荷模型对线路极限切除时间的影响。