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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)今世界已經(jīng)越來(lái)越注重保護(hù)環(huán)境,節(jié)約利用資源,電力行業(yè)也是如此,水作為一種清潔可再生能源,早已受到國(guó)家的高度重視,在水力資源豐富的地區(qū),往往分布著為數(shù)眾多的中小型水電站。中小水電機(jī)群雖然單機(jī)容量不大,但是隨著規(guī)模的日益擴(kuò)大,總機(jī)容量還是很大的,這些發(fā)電機(jī)組會(huì)弱化電力系統(tǒng)的阻尼作用,誘發(fā)電力系統(tǒng)低頻振蕩,對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響不容忽視。
電力系統(tǒng)數(shù)字仿真已是電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析的重要手段,暫態(tài)穩(wěn)定性分析需要很多參數(shù)及數(shù)據(jù),故需要構(gòu)建中
2、小水電機(jī)群等效模型并對(duì)同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。單純無(wú)規(guī)則輸入輸出數(shù)據(jù)沒有辦法實(shí)現(xiàn)同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí),而且由于需要辨識(shí)的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)眾多,為保證參數(shù)的唯一可辨識(shí)性,聯(lián)合使用廣域測(cè)量系統(tǒng)在線獲取PMU數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線辨識(shí)。參數(shù)辨識(shí)方法很多,但是基于水電機(jī)群自身特點(diǎn)的考慮,用并行改進(jìn)的PSO算法是很好的選擇。
本文在分析對(duì)比各種參數(shù)辨識(shí)方法后,為水電機(jī)組建模,并就模型中的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。綜合分析各個(gè)組成部分的數(shù)學(xué)模型,
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