基于功角測量的同步發(fā)電機參數(shù)辨識方法與應用研究.pdf

1、同步發(fā)電機的參數(shù)辨識對于電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析、短路計算具有十分重要的意義，本文結(jié)合MATLAB仿真數(shù)據(jù)和RTDS仿真數(shù)據(jù)，以綜合穩(wěn)定計算模型為研究對象，主要研究了以下問題： (1)將人工魚群算法與蟻群算法引入同步發(fā)電機參數(shù)辨識，給出了詳細的辨識步驟，并利用仿真算例證明了算法的正確性與可適用性，算例表明，利用蟻群算法能較好地實現(xiàn)全局收斂，人工魚群算法也具有全局收斂的能力，但是由于其算法中需要確定的參數(shù)太多，而且確定這些參數(shù)需要一個過程

2、，因此在本項目中推薦使用蟻群算法進行辨識。 (2)給出了利用實測數(shù)據(jù)進行辨識時所需要的數(shù)據(jù)處理過程，包括數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理的方法與步驟。 (3)在RTDS仿真機組上驗證了辨識方法的正確性。 (4)分析了影響發(fā)電機參數(shù)辨識精度的因素。仿真算例表明，擾動的大小以及擾動的類型均對發(fā)電機參數(shù)辨識精度帶來影響，從擾動的大小上來看，擾動越大，參數(shù)辨識的精度越高；從擾動的類型上來看，白噪聲激勵下辨識精度較好，該激勵更有利于激發(fā)