发电机励磁系统参数辨识的仿真研究

合集下载

2023年度电力系统同步发电机励磁系统的建模与仿真

2023年度电力系统同步发电机励磁系统的建模与仿真随着电力系统的快速发展和电力负荷的不断增加，同步发电机在电力系统中的作用日益重要。

在发电过程中，同步发电机的励磁系统起着至关重要的作用，它不仅决定了发电机的输出功率和电压稳定度，还直接影响到电力系统的稳定性和安全性。

因此，对同步发电机励磁系统进行建模和仿真，分析其特性及优化其性能具有十分重要的实用价值和工程应用前景。

本文将针对电力系统同步发电机励磁系统的建模和仿真，从理论分析、实验研究和实际应用等角度进行探讨，并提出相应的解决方案和建议。

一、同步发电机励磁系统的基本原理同步发电机是电力系统中常用的发电设备之一，其工作原理是通过励磁系统对转子产生恒定电磁势，使得电动机的旋转速度与电网同步。

励磁系统由调节回路和发电机励磁机组成，前者用于调节励磁电流大小，后者用于产生励磁电流。

励磁机由交流电源供电，将电能转换为磁能，形成恒定的磁场，以激励转子产生电势，并与电网同步。

二、同步发电机励磁系统的建模方法同步发电机励磁系统建模方法通常采用开环和闭环两种方法。

开环方法着重考虑发电机励磁机的特性和参数，而忽略负载和电力系统的影响；闭环方法则将发电机励磁系统与负载和电力系统耦合起来，考虑更加全面的影响因素。

基于此，可以利用MATLAB等软件对同步发电机励磁系统建立模型并进行仿真。

三、同步发电机励磁系统的特性分析同步发电机励磁系统特性分析是建模和仿真的重要内容，其目的是分析系统的性能和稳定性。

特性分析主要包括励磁电路特性分析、励磁系统数学模型建立、励磁机暂态过程仿真等方面。

四、同步发电机励磁系统的优化同步发电机励磁系统的优化可以通过改变发电机励磁电路参数、控制环节参数等方式进行。

其中，提高励磁机的内部反馈控制效果，降低负载波动对励磁系统的影响，并采用先进的励磁控制算法等方法，可以显著提升系统的质量和性能。

五、同步发电机励磁系统仿真结果分析通过对同步发电机励磁系统的仿真分析，可以建立电网和发电机系统的各种工况和稳态性能参数，并提出相应的改进措施和建议。

发电机励磁系统的参数辨识与等效建模

2011-12-25
河海大学能源与电气学院孙黎霞实验室
5
3.1.1系统辨识的定义系统辨识的定义
系统辨识定义：系统辨识定义：定义一(Zadeh 1962)——辨识是指在输入输出数据的基础定义一辨识是指在输入输出数据的基础从给定的一组模型中确定一个与所测系统等价的模型。上，从给定的一组模型中确定一个与所测系统等价的模型。定义二(L.Ljung 1978)——辨识即是按规定准则在一类模定义二辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。型中选择一个与数据拟合得最好的模型。
I fd
It
UR
E fd
Uf
UP
US
图3.3 发电机励磁系统调节原理框图
2011-12-25
河海大学能源与电气学院孙黎霞实验室
10
3.2.1励磁调节器（AVR）数学模型（一）励磁调节器（）数学模型（励磁调节器
目前，目前，我国电力系统中应用的励磁调节器基本上有三种类型：电磁型的电压校正器、相位复式励磁调三种类型：电磁型的电压校正器、节器及晶体管型可控硅励磁调节器。节器及晶体管型可控硅励磁调节器。前两种已属淘汰之列，汰之列，在此主要介绍可控硅励磁调节器的数学模型。可控硅励磁调节器由量测补偿调差、综合放大、可控硅励磁调节器由量测补偿调差、综合放大、移相触发、相触发、可控硅输出及转子电压软反馈等单元组成。
2011-12-25
河海大学能源与电气学院孙黎霞实验室
11
3.2.1励磁调节器（AVR）数学模型（二）励磁调节器（）数学模型（励磁调节器
SE
Us
U ref +
−
+
−

发电机励磁参数辨识研究——PSS低通滤波环节参数辨识

发电机励磁参数辨识研究——PSS低通滤波环节参数辨识摘要：本文首先用最小二乘法对PSS低通滤波环节的数学模型进行了详细推导。

对于推导结果，所得的数学模型是非线性方程，因此采用牛顿法来求解，使用牛顿法时要进行多次迭代，结合这个特点，最终选择使用MATLAB软件来求解方程。

运用MATLAB软件辨识后得到的PSS低通滤波环节参数辨识结果与国家标准相比较，进而验证辨识的实用性和合理性。

关键词：励磁系统，PSS低通滤波环节，参数辨识，最小二乘法Research On Generator excitation parameter identification ——PSS low-pass link parameter identificationXU Tao, MEI Hong, LUO De-gang, CHEN Qi-yang，CHEN ChenAbstract: Firstly, the Least Squares method is deduced in detail on mathematical model of PSS Low Pass Filter. For the results, because of the mathematical model is solving nonlinear equations,. so the Newton method is used. When using Newton iterations, with this feature, choose to use MATLAB software to solve the equation. Identification of the use of MATLAB software lags after the PSS low-pass parameters obtained recognition results compared with national standards, identifying and verifying the practicability.Key words: excitation systems, PSS low-pass link, parameter identification, Least Square method0引言同步发电机尤其是大型同步发电机的励磁控制系统对电力系统的安全稳定运行有重要影响。

发电机励磁系统参数辨识研究

发电机励磁系统参数辨识研究为了了解实际中励磁系统元件的参数，可以采集运行的数据及使用参数辨识，把相关参数应用到仿真的研究里具有重大意义。

本文综述了发电机励磁系统参数辨识的方法及相关国内外发展现状。

标签：励磁系统；参数辨识；发电机1 引言准确的励磁系统模型想到了励磁系统的各个部件特征，如自动稳压器（A VR），电力系统稳定器（PSS）及电压/电流转换器等，也应该是能够在它们之间反映线性或非线性相互作用。

制造商提供的参数通常在离线测试的条件下进行测试，并对组件的参数进行测试，然后集成在一起，以获得不反映元件之间相互作用的集成系统模型参数，如果这些参数参数直接用于电力系统的稳定性计算，结果将与实际情况不同。

因此，根据收集的数据识别励磁系统参数是非常重要的任务。

在这方面，近年来，在电机励磁系统参数识别方法和应用方面，国内外电力工人做了大量的探索和实践。

2 发电机系统参数辨识国内外发展现状2.1 人工智能法。

目前用于识别发电机励磁系统参数的人工智能方法是遗传算法（GA）。

GA方法是鲁棒的，对目标函数没有连续和可微的要求，局部最小值因此不会出现，可以用于處理传统搜索措施没法处理的复杂和非线性问题。

基于GA方法的这些特征，GA方法可以应用于非线性系统的参数识别。

下面介绍系统参数识别GA方法：就实际励磁系统而言，GA方法第一筛选对应结构的准确模型，或直接基于实际系统建模，之后随意设置多组模型参数，涵盖非线性链路。

为得到优化参数，基于模型求取多个结构参数，把激励信号x场采样加入各个确认好的模型，能够获得对应的输出ym，ym和实际系统输出yr对比模型误差e，之后接着改进GA方法，最后得到最优参数模型。

2.2 时域辨识法。

时域识别法可依据模型分成2个类别，一个是非参数模型识别法，意思就是第一要对于要对测试的系统识别非参数特征-时域相应（如阶跃响应），而且基于动态特征曲线得到模型参数动态拟合技术。

第二个是参数识别法，意思就是基于积分，滤波及正交变换分析，这样可以直接得到各类系数和状态空间模型的微分方程，包括估计对象的详细参数，基于最小二乘法给予物理意义的参数特点，因此能够更好地去识别运行过程的方法就是参数识别法，也因为电力系统的研发离不开技术人员的分析计算，技术人员也习惯运用有具体物理意义的参数，因此能够最好地去识别运行过程的方法就是此参数识别，被广泛运用于发电机励磁系统参数，时域最小二乘法和状态滤波、矩形脉冲函数法等是识别参数的识别方法，时域最小二乘法的特征在于状态空间模型，适用于多输入多输出（MIMO）系统，可以在线性近似后应用于非线性方程，并可应用于系统的某些状态线性表壳。

励磁系统参数辨识中智能建模与仿真研究

正确建模，为提高电力系统运行稳定性提供参考。关键词：磁系统；励参数识别；粒子群算法
中图分类号：Ｍ７１Ｔ１文献标识码：Ａ
ＭｏｌｎｎｉｕｌｔｏｆｒＰａａｅｅｄｎｔｆｃｔｏｄｅｉｇａｄＳｍａｉｎｏｒｍｔｒＩｅｉａｉｎｉｏｃｔｔｏｙｔｍｓｄｏｔｆｃａｎｔｌｇｎｅｆＥｘｉａｉｎＳｓｅＢａｅｎＡｒｉｉｌＩｅｆｅｃｉｉ
Ｌｉｇ，ＩＰｎ２ＩＪｎＬｅｇ
（．ＤｐｒｎｆｎｒｔｎＥｇｎｅｎ，ｉｇａｎｅｓｙＱｎｄｏＳａｄｎ６０，ｈｎ；１ｅａｔｔｆｍａｏｎｉｅｒｇＱｎｄｏＵｉｒｉ，ｉｇａｈｎｏｇ２６７ＣｉａｍｅｏＩｏｉｉｖｔ１２ｈｊｎｌｃｃＰｗｒｅｔＲｓａｈＩｓｔｅＨａｇｈｕＺｅａｇ３０１Ｃｉ）．ＺｅａｇＥｅｔｏｅｓ＆ｅｅｒｎｔｕ，ｎｚｏｈｊｎ１０４，ｈｎｉｉｒＴｃｉｔｉａ
ｒｈｗａｒｓｎｅｒｉｅｔｙｎｅｅｃｔｔｎｓｓｅａａｔｒ．Ｔｅｍｅｈｄｕｅｈｅｌｎｕａａａｅｉｐｔｉｍｓｐｅｅｔｄｆｄｎｉｉｇｔｘｉｉｙｔｍｐｒｍｅｅｓｈｔｏｓｄｔｅｒａｐｔｄｔｓｔｎｕｔｏｆｈａｏｉｈ
ｐｒｍｔｒｓｔｆｎｒｒｒｕｓｃｕｄｂｎｌｏｔｎｄｂｄｓｎｅｍｏｅｐｒｍｅｒｉｐｏｅａｉｅａｅｅａｓｉｇｅｒｑｅｔｏｌｅｆａｙｂａｅｙａｊｔｇｔｄｌａａｔｔｉｒｖｄｐｒｃａｓｉｙｏｅｉｌｉｕｉｈｅｗｈｍｔｌ

励磁系统模型可辨识性研究

成功经验［４，用正交基函数处理多重积分的方２］利
的参数，这是励磁系统模型的可辨识问题．
本文作者针对自并励励磁系统的ＢＡＦＰ＿Ｖ模型，利用ＰＰＬＦ法完成励磁系统参数辨识时，研究模型参数的可辨识性问题．
１励磁系统模型的时域辨识
文章编号：６３０９（０６０ — １１）１７ —２Ｉ２０）２００一３Ｉ
励磁系统模型可辨识性研究
黄梅，郝满江
（北京交通大学电气工程学院，北京１０４）００４
摘
要：对于确定的励磁系统模型结构。究励磁系统模型参数的可辨识性。出利用参数之间存研提
ＳｕｎＩｅｔｆａｉｉｙｏｃｔｔｏｙｔｍｏｅｔｄｙｏｄｎｉｉｂｌｔｆＥｘｉａｉｎＳｓｅＭｄｌ
ＨＵＡＮＧｉＡＯｎｊａｇＭｅ，ＨＭａ－ｎｉ
（ｃｏｌｆｌｔｃｌｎｉｅｉ，ｅｉｉｔｎｉｅｉ，Ｂｉｇ１０４，ｈｎ）ＳｈｏｏｅｒａＥｇｅｒｇＢｉｎＪ，ｇＵｎｒｔｅｉ００４ＣｉａＥｃｉｎｎｊｇａ，ｖｓｙｊｎ
在的关系解决模型的不可辨识问题．通过现场工业试验和软件仿真。仿真曲线与实测曲线对比，将
验证辨识方法可行和结果可信．
关键词：励磁系统；型；模可辨识性
中图分类号：Ｍ７１１Ｔ６．１
文献标识码：Ａ
ｔｎｓｏｔａｈｔｏｎｅｕｔｒｅｉｂｅｉｈｗｈｔｔｅｍｅｈｄａｄｒｓｌａｅｒｌｌ＋ｏｓａ

发电机励磁系统建模与参数辨识综述

发电机励磁系统建模与参数辨识综述摘要：发电机励磁系统对电力系统的电压控制和稳定控制具有重要作用。

随着电力系统的发展，我国电网规模越来越大，电网安全及其稳定运行问题的重要性日益突出，通过电力系统稳定计算以确定系统最优运行工况是提高系统稳定性的一个重要手段，而电力系统安全稳定计算的关键是建立准确的数学模型和采用与实际系统相吻合的模型参数。

因此，结合发电机励磁系统的特点，开展模型参数辨识工作，从而建立起准确的励磁系统数学模型的研究非常必要。

关键词：发电机；励磁系统建模；参数辨识一、励磁系统和发变组概述（一）励磁系统概述在常规化运行环境或者是电力系统出现故障的环境中，都需要配合发电机励磁系统限制器，建构完整的应用模式和控制机制。

一般而言，励磁系统主要指的就是基于电源的整流装置，励磁静止系统完成能源的供给。

一方面，励磁系统能对发电机出口电压参数和无功功率参数予以控制，维持其稳定性和运行的合理性，并配合发电机并列运行处理机制，打造良好的应用环境。

另一方面，励磁系统凭借其较快的响应速度和可靠的运行维护模式，能更好地满足静态应用效果，提高电力系统运行的稳定性，最大程度上打造良好的运行载体。

自并励励磁系统无论是暂态稳定性还是运行安全性都要高于常规的励磁系统，能维持较好的应用环境，并且能更好地处理距离较近的电压降失衡问题，保证调节工序的合理性、稳定性和安全性。

（二）发变组定值设置概述在发变组定值设置的过程中，要结合具体应用规范和标准落实匹配的设置机制。

（1）设置零序补偿机制。

在电力变压器应用运行过程中，其自身配置的接线组会出现扭转现象，尤其是普通变压器，扭转角度一般为15～30°，为了保证其应用效果，就要配合行测绕组，有效对变压器的扭转角度予以补偿处理，维持继电器运行的稳定性。

另外，三角形接线还能配合电流零序结构，有效消除零序分量造成的影响，打造更加稳定的运行环境。

（2）设置基础性制动模式，在变压器设置工序中，基础性差动保护具有重要的应用价值，能减少合闸空载产生的励磁涌流，其主要的工作原理在于二次谐波的产生，能形成良好的制动模式。

发电机励磁参数辨识研究——PID滞后环节参数辨识

ｏｆｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｉＳｓｏｌｖｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｑｕａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅＮｅｗｔｏｎｍｅｔｈｏｄｉＳｕｓｅｄ．ＷｈｅｎｕｓｉｎｇＮｅｗｔｏｎｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ。ｉｔ
ｓｈｏｕｌｄｂｅｍａｋｅｍｕｌｔｉｐｌｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ，ｗｉｔｈｔｈｉｓｆｅａｔｕｒｅ，ｗｅｃｈｏｏｓｅｔＯｕｓｅＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｅｑｕａｔｉｏｎ．Ｐａｒａｍｅ — ｔｅｒｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＰＩＤ１ａｇｓｌｉｎｋａｆｔｅｒｕｓｉｎｇＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｎａｔｉｏｎａｌｓｔａｎｄａｒｄｓ．ｉｔｖｅｒ～ｉｉｅｔｓｔｈｅｕｓａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ；ＰＩＤｌａｇｌｉｎｋ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

第３０卷第６期
文章编号：１００６—９３４８（２０１３）０６— ０１２９— ０４
计
算
机
仿
真
２０１３年６月
发电机励磁系统参数辨识的仿真研究
许慧雅，王华东
（周口师范学院计算机科学与技术学院，河南周口４６６００１）
摘要：研究发电机励磁系统参数辩识问题，由于励磁系统是一个非线性系统，造成电力系统不稳定。传统时域或频域辩识方法不能辩识其非线性环节，导致励磁系统辩识的精度低。为了提高发电机励磁系统的辩识精度，提出一种神经网络的发电
机励磁系统参数非线性辨识方法。以发电机励磁系统实际输入作为神经网络的输入，以实际励磁系统输出与神经网络输出
ｌｉｎｅａｒｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ＳＯｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｌｏｗ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ
ｗｈｉｌｅｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｅｒｒｏｒｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｃｔｕａｌｏｕｔｐｕｔａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｏｕｔｐｕｔｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗａ￥ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｄｊｕｓｔｉｎｇｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓ，ｉｆｎａｌｌｙｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｒａａｍｅｔｅｓｒｗｅｒｅ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｏｕｋｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＺｈｏｕｋｏｕＨｅｎａｎ４６６００１，Ｃｈｉｎａ）
之间的最小误差作为目标函数，通过不断调整神经网络的权值对神经网络模型进行优化，最后得到满足系统误差要求的发电机励磁系统参数。仿真结果表明，改进方法解决了传统辩识方法无法准确辩识励磁系统非线性环节的难题，有效提高了
励磁系统的辨识精度。关键词：励磁系统；参数识别；神经网络；发电机中图分类号：ＴＭ７１１文献ｎＳｔｕｄｙｏｎＰａｒａｍｅｔｅｒｓＩｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｆｏｒＧｅｎｅｒａｔｏｒＥｘｃｉｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＸＵＨｕｉ—ｙａ，ＷＡＮＧＨｕａ—ｄｏｎｇ
ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ
ｇｅｎｅｒａｔｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｏｎｌｉｎｅａｒｇｅｎｅｒａｔｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｐｒａａｍｅｔｅｒｓｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅａｃｔｕａｌｉｎｐｕｔｓｏｆｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｓｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＥｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉＳａｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｎｏｔｓｏｌｖｅｔｈｅｎｏｎ－