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本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先,根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次,根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值聚类算法辨识切换Hammerstein模型线性动态子系统的结构和相应的操作区间。最后,根据操作区间划分历史数据集,采用最小二乘算法辨识切换的多个线性动态子系统的模型参数。数值仿真和实验案例结果表明,与标准Hammerstein辨识方法相比,所提方法可以实现不同工作点切换的多个线性动态子模型的结构辨识及操作区间划分,降低了模型结构未知时切换动态子系统对模型参数辨识的影响,提高了切换Hammerstein模型的辨识精度。 相似文献
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基于参数辨识的变压器绕组变形在线监测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
变压器绕组变形导致的内部匝间故障已经上升至事故率的首位,对电网安全性危害极大。为此,提出一种变压器绕组变形在线监测工程方法。利用以傅里叶为理论基础的动态向量模型,在保持高精度的条件下简化变压器电磁暂态模型,并讨论不同运行状态下模型参数辨识解的个数。当变压器空载合闸时辨识出绕组电阻参数,在变压器稳态运行时利用已辨识出的电阻参数修改参数辨识模型,并辨识漏感参数。利用绕组变形与漏电感参数之间的关系,实现对变压器绕组变形在监测。建立了变压器绕组变形的仿真模型,使用有限元方法计算变压器绕组变形的短路电感值,验证了变压器绕组在线监测方法的有效性。 相似文献
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基于功率响应特性辨识汽轮机调节系统参数。采用简易模型克服了辨识算法中难以实现的发电机建模问题。通过分析参数对机组功率特性影响的关联性,对辨识流程和优化目标函数进行了设计。再以先进数值计算方法作为辨识手段辨识得到模型参数。利用PSASP对辨识结果进行仿真并与实测对比,结果表明:新方法所建模型仿真值与实测值相当接近,所建立的汽轮机调节系统模型能够较为真实地反映机组实际的响应特性,说明该方法正确有效。与原有辨识方法相比,实现了对模型参数的更加准确辨识。 相似文献
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本文作者提出了一种基于模拟退火改进PSO算法,将模拟退火算法和PSO算法融合,利用模拟退火算法的全局搜索能力与PSO算法的快速收敛性能,可实现磁滞模型参数的快速、精确辨识。J-A磁滞模型参数辨识的仿真验证了所提混合算法对于磁滞曲线的拟合程度、辨识所得参数精度均更高,且不易于陷入局部最优解。同时,通过引入铁心在交变磁场中产生的损耗部分,建立了动态J-A磁滞模型以评估动态损耗对磁内能的影响,验证了所提出算法在考虑涡流损耗和异常损耗因素下工程应用中参数辨识的快速性与有效性。 相似文献
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针对发电机主保护的切机时间越来越短、故障录波器记录的故障数据越来越少的问题 ,提出了一套新的参数辨识方法 ,并给出了详细的推导过程。此方法的特点是根据故障后一个周波以内的定子三相电流、电压波形以及励磁绕组电流、电压波形辨识出发电机动态数学模型的参数。对一台 30 0MW汽轮发电机三相突然短路的数值仿真结果进行了参数辨识 ,辨识出的所有参数的误差都小于 5 % ,证明了该方法的正确性 相似文献
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基于非线性直接优化方法的发电机励磁系统参数辨识 总被引:3,自引:2,他引:1
励磁模型的准确程度对于电力系统仿真的准确性有显著影响。提出了一种新的、工程中容易实现的方法,即利用非线性直接优化法辨识微分方程形式的励磁模型参数。首先利用Matlab仿真与传统的最小二乘法比较验证算法有效性。然后利用动态信号记录装置,根据模型结构获得各个环节的时域内发电机阶跃试验数据,对1台300 MW汽轮发电机组的励磁系统分别进行分环节参数辨识和整体辨识。利用电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)的用户自定义模型功能建立励磁模型进行相同的阶跃仿真,结果验证了辨识参数在电力系统仿真中的有效性。 相似文献
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电力系统4大参数辨识是国内各电网公司正积极开展的一项工作,遗传算法(GA)在电力系统参数辨识中得到了成功的应用,但与其他辨识方法相比,GA辨识法所需时间长,效率低。针对该问题,提出了一种新的基于SIMULINK和遗传算法的辨识法——智能辨识法,其基本思想是:通过直接设置系统SIMULINK模型状态变量的初始值,使系统在零时刻即达到初始稳态,减少GA辨识法建立初始稳态所需时间,提高辨识效率。智能辨识法已用于福建电网主要机组励磁系统和调速器系统的参数辨识,辨识结果证明了其有效性和实用性。该辨识法同样适用于电力系统其他参数辨识。 相似文献
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