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提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数.与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高.实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果. 相似文献
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提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数。与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高。实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果。 相似文献
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遗传算法的改进策略及其在非线性发电机励磁系统参数辨识中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对标准遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,通过对遗传策略的综合改进,提出了一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。通过建立励磁系统原模型和标准模型,给原模型和标准模型施加相同的激励信号,以模型输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法对标准模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统标准模型参数。该方法的优点在于解决了传统的辨识方法无法对励磁系统非线性环节进行有效辨识的问题,实际励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度。 相似文献
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针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、易早熟等缺陷,从初始群体的生成、精英个体的保留、自适应的交叉率和变异率、早熟现象的防止策略等方面对SGA进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的将电力系统稳定器(PSS)原模型转换成仿真软件下标准模型的参数辨识方法.通过建立含PSS的励磁系统原模型和标准模型传递函数结构框图,输入相同的扰动信号,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用IGA对PSS标准模型参数进行优化调整,最终得到满足要求的PSS标准模型参数.实际PSS参数辨识结果表明,该方法计算速度快,精度高,具有很好的效果. 相似文献
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同步发电机励磁系统模型参数离线辨识自动寻优方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统同步发电机励磁系统模型参数离线辨识方法流程受人为主观经验影响大,难以获取最优参数的局限性,开展同步发电机励磁系统模型参数离线辨识自动量化寻优方法研究。首先在分析传统离线励磁系统模型参数辨识相关标准及流程的基础上,提出了励磁系统阶跃响应上升时间、峰值时间、超调量等性能误差指标的标幺化判定准则,然后基于提出的性能误差指标标幺化规则和优先级权重排序模型建立一种励磁系统模型参数辨识寻优方法与流程。案例分析结果表明,文中建立的励磁系统参数辨识寻优方法及流程可自动准确地获取设定条件下的励磁系统模型参数辨识的最优解,为提升励磁系统模型参数离线辨识的精确性和针对性提供了一种技术手段。 相似文献
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为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作.提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值.实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法. 相似文献
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针对传统辨识方法不能辨识励磁系统非线性环节的缺点,提出了一种基于自适应粒子群优化(APSO)算法的发电机励磁系统参数辨识的方法.通过建立待辨识励磁系统的传递函数结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目标函数,利用APSO算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数.该方法根据输入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,无需经过FFT变换,方法简便,并且有效解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题.仿真结果表明,APSO算法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度. 相似文献
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含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识 总被引:19,自引:2,他引:17
提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。 相似文献
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介绍了辨识理论在发电机励磁系统建模中的应用,并以某电厂的励磁系统为例,通过FFT/LSE和遗传算法两种不同辨识方法,对其参数进行辨识。然后从相位裕度和增益裕度两个方面对辨识结果进行理论分析,最后通过Matlab的仿真结果和现场试验结果的对比来验证辨识结果的有效性和可靠性。 相似文献
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为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作。提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值。实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法。 相似文献
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