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發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法綜述

2017-03-31 15:06蘇宇王政
科技資訊 2016年32期
關(guān)鍵詞:粒子群算法靈敏度遺傳算法

蘇宇++王政

摘 要:勵(lì)磁系統(tǒng)具有保持發(fā)電機(jī)端或樞紐點(diǎn)電壓穩(wěn)定,控制并行發(fā)電機(jī)無(wú)功功率分配等功能,對(duì)發(fā)電機(jī)乃至電力系統(tǒng)影響很大,因此勵(lì)磁系統(tǒng)的精確建模十分重要。依據(jù)試驗(yàn)結(jié)果采用參數(shù)辨識(shí)方法是確定勵(lì)磁系統(tǒng)模型參數(shù)的主要方法,該方法能夠很好地?cái)M合現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果,具有辨識(shí)結(jié)果精確性高、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn),已廣泛應(yīng)用于勵(lì)磁系統(tǒng)建模中。目前,參數(shù)辨識(shí)算法眾多,該文將常見(jiàn)辨識(shí)算法進(jìn)行總結(jié)。

關(guān)鍵詞:勵(lì)磁系統(tǒng) 參數(shù)辨識(shí) 靈敏度 遺傳算法 粒子群算法

中圖分類號(hào):TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2016)11(b)-0057-02

隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,電力網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)大,電網(wǎng)已逐步成為高維度、非線性的復(fù)雜系統(tǒng),電網(wǎng)安全也成為當(dāng)今的重要研究課題。發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)對(duì)于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定起著十分重要的作用[1],它可以保持電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)電壓控制,尤其對(duì)電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定起著更加重要的作用。

勵(lì)磁系統(tǒng)的優(yōu)劣主要由其參數(shù)決定,良好的參數(shù)選擇可以增加系統(tǒng)的阻尼特性,提升系統(tǒng)的安全穩(wěn)定邊界;不當(dāng)?shù)膮?shù)選擇不但不能穩(wěn)定系統(tǒng),還會(huì)起相反作用[2]。當(dāng)前的模型軟件中已經(jīng)有多種常見(jiàn)的勵(lì)磁系統(tǒng)模型[3],而參數(shù)的確定是使用參數(shù)辨識(shí)的方法依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算得來(lái)[4],是當(dāng)今確定勵(lì)磁系統(tǒng)模型參數(shù)的主要方法。

勵(lì)磁系統(tǒng)中各參數(shù)數(shù)值的常見(jiàn)計(jì)算方法主要有解析法和參數(shù)靈敏度法兩種[5],其中解析法是用數(shù)學(xué)算法來(lái)計(jì)算勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)的解析解,這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算出來(lái)的解析解是勵(lì)磁系統(tǒng)的精確參數(shù),但隨著系統(tǒng)的增大和辨識(shí)參數(shù)數(shù)量的增加,數(shù)學(xué)解析的難度大幅提高,導(dǎo)致解析速度大幅降低,嚴(yán)重影響了該方法的應(yīng)用范圍。因此,參數(shù)靈敏度法進(jìn)入了人們的視野,它包括時(shí)域靈敏度法和頻域靈敏度法兩種。文獻(xiàn)[5]提出了一種辨識(shí)重點(diǎn)參數(shù)的方法。該方法首先分析了各參數(shù)靈敏度與各參數(shù)的關(guān)系,再提出重點(diǎn)參數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo),反復(fù)采用該指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,降低不同參數(shù)間的關(guān)聯(lián)程度,直到區(qū)分出重點(diǎn)參數(shù)為止。該方法可提高重點(diǎn)參數(shù)的準(zhǔn)確性,提高辨識(shí)效率。

1 系統(tǒng)辨識(shí)的理論基礎(chǔ)

系統(tǒng)辨識(shí)指的是觀測(cè)系統(tǒng)輸入與輸出的關(guān)系,以明確系統(tǒng)特性的數(shù)學(xué)模型。用連續(xù)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)方程式表達(dá)為

系統(tǒng)辨識(shí)的原理圖如圖1所示。

系統(tǒng)辨識(shí)的原理是將輸入T(t)同時(shí)輸入到原型系統(tǒng)和模型系統(tǒng),分別得到輸出O1(t)和O2(t),偏差是△O(t)。通過(guò)辨識(shí)算法后,產(chǎn)生一個(gè)修正量d,將d反饋到模型系統(tǒng)中,補(bǔ)償原型系統(tǒng)與模型系統(tǒng)間偏差,如此反復(fù)上述過(guò)程,直到輸出偏差△O(t)滿足系統(tǒng)要求。

2 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法介紹

2.1 時(shí)域靈敏度法

首先介紹時(shí)域靈敏度的定義,所謂某個(gè)參數(shù)的時(shí)域靈敏度就是輸出量的變化量與該參數(shù)變化量的比值,用來(lái)體現(xiàn)該變量對(duì)于輸出量的影響程度[6],計(jì)算公式如下:

其中,為待計(jì)算靈敏度的參數(shù),為的初值,為該參數(shù)的攝動(dòng)量,為采樣點(diǎn),為系統(tǒng)輸出,為系統(tǒng)輸出的初值。

從公式可以看出,時(shí)域靈敏度法只是以時(shí)間為尺度,計(jì)算得到某參數(shù)的時(shí)域靈敏度特性,但若要采用總體時(shí)域靈敏度時(shí),難以完全將重要參數(shù)和非重要參數(shù)分開(kāi)。若選取的時(shí)間尺度不同時(shí),參數(shù)靈敏度在不同時(shí)間段內(nèi)的辨識(shí)結(jié)果有時(shí)會(huì)出現(xiàn)相左的結(jié)論,因此,文獻(xiàn)[7]提出了頻域靈敏度法。

2.2 頻域靈敏度法

首先介紹時(shí)域靈敏度的定義,所謂頻域靈敏度就是傳遞函數(shù)的變化量與某參數(shù)的變化量的比值,用來(lái)體現(xiàn)該變量對(duì)于傳遞函數(shù)的影響程度。其中,這里用傳遞函數(shù)對(duì)線性系統(tǒng)進(jìn)行描述,采用中值法計(jì)算頻域靈敏度,計(jì)算公式如下:

其中,為第個(gè)頻率采樣點(diǎn),為該參數(shù)的傳遞函數(shù)靈敏度,為參數(shù)總量,為線性系統(tǒng)中的某個(gè)參數(shù)。

對(duì)于頻域靈敏度,若某參數(shù)的頻域靈敏度大,表明該參數(shù)對(duì)于系統(tǒng)靈敏,它的變化會(huì)引起系統(tǒng)輸出更大的變化;反之,若某參數(shù)的頻域靈敏度小,表明該參數(shù)對(duì)于系統(tǒng)不靈敏,它的變化對(duì)系統(tǒng)輸出變化的影響很有限。

3 結(jié)語(yǔ)

文章對(duì)發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的原理進(jìn)行了介紹,并對(duì)常見(jiàn)的參數(shù)辨識(shí)方法——時(shí)域靈敏度、頻域靈敏度、遺傳算法、粒子群算法等方法進(jìn)行了介紹。勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)的確定對(duì)于勵(lì)磁系統(tǒng)本身,甚至對(duì)于電力系統(tǒng)有重要的作用,是電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行的重要保證。

參考文獻(xiàn)

[1]王興貴,王言徐,智勇.辨識(shí)理論在發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)建模中的應(yīng)用[J].電力保護(hù)與控制,2010,38(7):52-55.

[2]賀仁睦,沈峰,韓冬,等.發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)建模與參數(shù)辨識(shí)綜述[J].電網(wǎng)技術(shù),2007,31(14):62-67.

[3]Ju Ping,Handschin E.Parameter Estimation of Composite Induction Motor Loads Using Genetic Algorithms [J].Proc.Of Power Tech symp, Stockholm,Sweden,1995(6):97-102.

[4]程鑫.發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)可辨識(shí)性問(wèn)題研究及辨識(shí)軟件包開(kāi)發(fā)[D].武漢:華中科技大學(xué),2011.

[5]鞠平,郭磊,高昌培,等.頻域靈敏度及其在電力系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(28):19-24.

[6]Angeline P J.Evolutionary optimization versus particle swarm optimization and philosophy and performance difference[C]//Proceedings of 7th annual Conference on Evolutionary Programming.San Diego(USA):601-610.

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