[发明专利]多台发电机参数的同时辨识方法

权利要求书

1.一种多台发电机参数同时辨识的方法，其特征在于：

(1)选择系统化的评价指标：

J=Σk=1K[Y(θ,k)-Ym(k)]TW(k)[Y(θ,k)-Ym(k)]]]>

式中，Y为系统主要观测变量的动态响应，下标m代表WAMS实测值，θ为待辨识的参数，W(k)为权系数矩阵；

(2)选择观测变量，这里对多台发电机参数进行整体辨识，选择WAMS采集到的系统观测量，系统观测变量应该能够反映系统的主要动态特征，而且对参数比较灵敏；

(3)选择重点参数；

(4)选择合适的优化方法，由于参数解空间相当复杂，需要全局优化能力强的方法，模拟进化方法是合适的选择，经过试用对比，采用蚁群算法；

2.根据权利要求1所述的一种多台发电机参数同时辨识的方法，其特征在于：所述选择重点参数采用：

①分类辨识，对发电机进行分类，分类主要依据发电机的种类和容量；

②分步辨识，先根据稳态测量数据确定发电机的部分参数，再根据WAMS采集到的动态数据确定剩余参数；

③重点辨识，根据轨迹灵敏度，选择灵敏度大、影响也大的重点参数；

④注重整体，在电力系统仿真计算中，人们最为关注的是模型能否反映系统的整体特性。

3.根据权利要求1所述的一种多台发电机参数同时辨识的方法，其特征在于：所述蚁群算法采用如下方式实现：在多机系统同步发电机参数辨识中，一个方面是进行多台发电机参数的同时优化，另外一个方面是计算反映系统整体动态行为的目标函数值，在优化程序与BPA程序之间建立数据交换，即优化一次获得的中间发电机参数结果自动替代BPA中的发电机参数，然后BPA自动计算系统动态响应并且输出给优化程序，优化程序计算获得目标函数值，并且进一步优化获得新的发电机参数值，直到找到最优解。