基于功角測(cè)量的同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法與應(yīng)用研究.pdf

1、同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)辨識(shí)對(duì)于電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析、短路計(jì)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(jì)算模型為研究對(duì)象，主要研究了以下問(wèn)題： (1)將人工魚群算法與蟻群算法引入同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)，給出了詳細(xì)的辨識(shí)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(shí)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(gè)過(guò)程

2、，因此在本項(xiàng)目中推薦使用蟻群算法進(jìn)行辨識(shí)。 (2)給出了利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)時(shí)所需要的數(shù)據(jù)處理過(guò)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(jī)組上驗(yàn)證了辨識(shí)方法的正確性。 (4)分析了影響發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)精度的因素。仿真算例表明，擾動(dòng)的大小以及擾動(dòng)的類型均對(duì)發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)精度帶來(lái)影響，從擾動(dòng)的大小上來(lái)看，擾動(dòng)越大，參數(shù)辨識(shí)的精度越高；從擾動(dòng)的類型上來(lái)看，白噪聲激勵(lì)下辨識(shí)精度較好，該激勵(lì)更有利于激發(fā)