电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf

电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf

ID:57732128

大小:302.55 KB

页数:4页

时间:2020-03-25

电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf_第1页
电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf_第2页
电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf_第3页
电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf_第4页
资源描述:

《电力系统动态等值的在线测辨研究_辨识方法及仿真检验.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、电力系统自动化201999年5月AutomationofElectricPowerSystems第23卷第10期电力系统动态等值的在线测辨研究(Ê)——辨识方法及仿真检验倪腊琴鞠平李训铭何南强杨乃贵王步华(河海大学210098南京)(河南省电力局调度所450052郑州)摘要动态等值的同调等值法和模式等值法大都用于离线分析,在线动态安全分析常需要对外部系统作在线的实时动态等值。由于系统的结构、运行工况多变,一般不可能离线先作等值后再在线调用。因此,在可辨识性分析的基础上,引进全局性好、鲁棒性强的进化策略辨识方法用于电力系统动态等值的在线测辨。华中电网的实际仿真应用表明:进化策略法具有较高的精度和

2、较少的计算量,适合于动态等值参数辨识。关键词电力系统动态等值辨识模型分类号TM7110引言计新的状态量,等值参数的最好估计值相应于似然函数的最大值。用随机过程的估计法所需的计算量目前电力系统动态等值主要用于下列3种情很大。基于上述原因,提出一种实用性好、适用面广、况:大电力系统的暂态稳定性仿真;大电力系统的离鲁棒性强的参数辨识方法——进化策略法,用于辨线动态稳定分析;在线稳定分析中应用实时数据进识动态等值模型的参数。行安全分析。对应这3种应用场合,实用的动态等值方法也可分为三大类:①基于相关概念的同调摇摆1参数辨识的进化策略法法,又称同调振荡法,该法已达工程实用阶段;②基111进化策略法原理于

3、特征值的模态法,已有较多的研究;③估计等值进化策略(evolutionarystrategy,缩写为ES)法法,对该法的研究较少。前两种方法存在几个共同的是由德国科学家Rechenberg及Schwefel在本世纪缺陷:计算量较大;需要知道外部系统的全部数据;[2]60年代提出的,用于解决多参数优化问题。早期而且需经常对模型进行线性化处理。为了克服这些的ES法被称为两成员(twomembered)ES,采用浮困难,提出了利用联络线信息通过估计来导出等值点数表示方式,利用变异作为其唯一算子。近年来得的在线测辨方法。与模态法和同调法不同,在线测辨到很大发展,已发展了多成员(multi2member

4、ed)和法不需要外部系统的详细数据。但由于动态等值模一些新算子。ES法原理及步骤非常简单,在此介绍型的非线性以及在线辨识的特殊要求,这一方法的多成员法的主要步骤。研究较困难。目前在线用的估计等值法可分为两大a1初始化。给出包含L个个体的一代(一般采类:一类利用人为的确定性扰动,记录系统响应,由用随机方法给出),每个个体由n个基因组成的基因此估计外部系统的等值参数;另一类利用随机扰动,类型确定,基因类型决定了个体的适应性。记录系统的响应,经过滤波及信息处理,获得等值系X1=[x1,1,⋯,x1,n]统的参数估计。前者抗干扰性能好,人为扰动有一定⋯强度,但不太实用,因为要施加确定性扰动,影响系XL

5、=[xL,1,⋯,xL,n]统运行,一般采用最小二乘估计方法。后者要求作必b1变异。每个父体平均产生KöL个后代,共得要的滤波及相关分析,以防止噪声干扰,数学处理较到K个新个体。子代的基因类型与其父代稍有不同:复杂,但较适应于实际应用要求,它一般采用极大似(g)(g)(g)[1]Xl=Xk+Zl1≤l≤K(1)然函数和卡尔曼滤波的估计方法,即把在线量测值减去预估量的残差的似然函数重复地进行最小L当l为L的倍数k=化,直至最优。在每一步迭代中,用卡尔曼滤波器估l除以L的余数当l不为L的倍数(g)其中Zl一般为正态分布的随机向量。1998206210收稿,1998211211改回。c1选择。在父代

6、L个个体与子代K个个体中,选国家自然科学基金(59677014)资助项目。择L个个体进入下一代。·学术论文与应用研究·倪腊琴等电力系统动态等值的在线测辨研究(Ê)21(g)(g)(g)(g+1)XNF(XN)

7、难辨识。这可能是由于它们对动态过程(g)FM=m1≤ax{F(Xk)}的影响相对较小。k≤L判据1FM-Fb≤Ecc1加入后稳态条件后,辨识模型的动态响应与FM-Fb精确模型的动态响应相当接近。判据2≤EdFavg表1参数辨识结果其中Ec,Ed为事先给定的值。Table1Parameterestimationresults上述进化策略法可简记为E(L+K),另一种变辨识辨识值(未加后稳态)辨识值(

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。